COAST: Constraints and Streams for Task and Motion Planning

要約

タスク アンド モーション プランニング (TAMP) アルゴリズムは、タスク プランニングとモーション プランニングを統合することで、長期的なロボット工学タスクを解決します。
タスク プランナーは目標状態に向けた一連のアクションを提案し、モーション プランナーはこのアクション シーケンスがロボットにとって幾何学的に実現可能かどうかを検証します。
ただし、最先端の TAMP アルゴリズムはタスクの難易度にうまく対応できず、比較的小さな問題を解決するには非現実的な時間がかかります。
私たちは、ストリームベースのモーションプランニングと効率的で制約のあるタスクプランニング戦略を組み合わせた、確率的に完全なサンプリングベースの TAMP アルゴリズムである Constraints and Streams for Task and Motion Planning (COAST) を提案します。
私たちは 3 つの困難な TAMP ドメインで COAST を検証し、累積タスク計画時間の点で私たちの方法がベースラインを一桁上回っていることを実証しました。
さらに補足的な資料は、プロジェクト \href{https://branvu.github.io/coast.github.io}{ウェブサイト} で見つけることができます。

要約(オリジナル)

Task and Motion Planning (TAMP) algorithms solve long-horizon robotics tasks by integrating task planning with motion planning; the task planner proposes a sequence of actions towards a goal state and the motion planner verifies whether this action sequence is geometrically feasible for the robot. However, state-of-the-art TAMP algorithms do not scale well with the difficulty of the task and require an impractical amount of time to solve relatively small problems. We propose Constraints and Streams for Task and Motion Planning (COAST), a probabilistically-complete, sampling-based TAMP algorithm that combines stream-based motion planning with an efficient, constrained task planning strategy. We validate COAST on three challenging TAMP domains and demonstrate that our method outperforms baselines in terms of cumulative task planning time by an order of magnitude. You can find more supplementary materials on our project \href{https://branvu.github.io/coast.github.io}{website}.

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