Efficient Symbolic Planning with Views

要約

ロボットプランニングシステムは、操作タスクに必要な空間関係を詳細にモデル化する。これとは対照的に、物体の他の物理的属性や装置の効果は、通常、過度に単純化され、抽象的な複合属性によって表現される。これはプランナーが代替解を見つける能力を制限する。我々は、これらの複合属性を、共有された素属性セットに分解することを提案する。これにより、異なるタスクや環境間での汎化が強力に促進され、革新的な解決策の発見に役立つ。その反面、この一般化は解空間の複雑さを増大させる。そこで、本論文の主な貢献として、計画問題を一連のビューに分割し、各ビューにおいて属性の増加するサブセットのみを考慮する方法を提案する。このビューベースの戦略が、計画速度と発見された計画の品質との間に良い妥協点を提供することを示し、その一般的な適用可能性と限界について議論する。

要約(オリジナル)

Robotic planning systems model spatial relations in detail as these are needed for manipulation tasks. In contrast to this, other physical attributes of objects and the effect of devices are usually oversimplified and expressed by abstract compound attributes. This limits the ability of planners to find alternative solutions. We propose to break these compound attributes down into a shared set of elementary attributes. This strongly facilitates generalization between different tasks and environments and thus helps to find innovative solutions. On the down-side, this generalization comes with an increased complexity of the solution space. Therefore, as the main contribution of the paper, we propose a method that splits the planning problem into a sequence of views, where in each view only an increasing subset of attributes is considered. We show that this view-based strategy offers a good compromise between planning speed and quality of the found plan, and discuss its general applicability and limitations.

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