Constructing Behavior Trees from Temporal Plans for Robotic Applications

要約

現実のオープンワールドで一時的な計画を実行するには、環境と計画のアクションの両方における不確実性に適応する必要があります。
したがって、計画実行者は、実際の実行条件に基づいてアクションを柔軟にディスパッチできる必要があります。
一般に、これには、計画内のアクション間のイベントベースの制約と時間ベースの制約の両方を考慮することが含まれます。
シンプル テンポラル ネットワーク (STN) は、計画内のアクション間の制約を指定するための便利なフレームワークです。
同様に、ビヘイビア ツリー (BT) は、プラン内のアクションの実行フローを制御するための便利なフレームワークです。
この論文の主な貢献は、i) プランを STN に変換するアルゴリズム、および ii) STN を BT に変換するアルゴリズムです。
これらのアルゴリズムを組み合わせると、現実世界で動作するロボットで全順序 (時間トリガー) 計画を実行するための体系的なアプローチが定義されます。
私たちのアプローチは、逆順序の (状態によってトリガーされる) プランを記述するグラフを作成し、次に半順序の (実行時に決定される) プランを表す BT を作成することに基づいています。
このアプローチにより、同時実行性が必要なプランも含め、プランが正しく実行されることが保証されます。
実際のロボットを使用して、PlanSys2 フレームワーク内でのアプローチの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Executing temporal plans in the real and open world requires adapting to uncertainty both in the environment and in the plan actions. A plan executor must therefore be flexible to dispatch actions based on the actual execution conditions. In general, this involves considering both event and time-based constraints between the actions in the plan. A simple temporal network (STN) is a convenient framework for specifying the constraints between actions in the plan. Likewise, a behavior tree (BT) is a convenient framework for controlling the execution flow of the actions in the plan. The principle contributions of this paper are i) an algorithm for transforming a plan into an STN, and ii) an algorithm for transforming an STN into a BT. When combined, these algorithms define a systematic approach for executing total-order (time-triggered) plans in robots operating in the real world. Our approach is based on creating a graph describing a deordered (state-triggered) plan and then creating a BT representing a partial-order (determined at runtime) plan. This approach ensures the correct execution of plans, including those with required concurrency. We demonstrate the validity of our approach within the PlanSys2 framework on real robots.

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