Task Planning for Multiple Item Insertion using ADMM

要約

混合整数非線形計画法 (MINLP) は、タスク計画のための強力な定式化ツールです。
ただし、特に大規模な問題の場合、解決時間が長くなるという問題があります。
この作業では、まずアイテムの積み込みに関するタスク計画問題を混合整数非線形計画問題に定式化し、次に乗数の代替方向法 (ADMM) を使用してそれを解きます。
ADMM は、完全な定式化を非線形計画問題と混合整数計画問題に分離し、それらの間で反復処理を行って元の問題を解決します。
私たちの ADMM は、非ウォーム スタートの非線形相補定式化よりも良好に収束することを示します。
私たちが提案する方法は、本を本棚に挿入するための高レベルのプランナーとしてハードウェア上で実証されます。

要約(オリジナル)

Mixed-integer nonlinear programmings (MINLPs) are powerful formulation tools for task planning. However, it suffers from long solving time especially for large scale problems. In this work, we first formulate the task planning problem for item stowing into a mixed-integer nonlinear programming problem, then solve it using Alternative Direction Method of Multipliers (ADMM). ADMM separates the complete formulation into a nonlinear programming problem and mixed-integer programming problem, then iterate between them to solve the original problem. We show that our ADMM converges better than non-warm-started nonlinear complementary formulation. Our proposed methods are demonstrated on hardware as a high level planner to insert books into the bookshelf.

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