CSubBT: A Self-Adjusting Execution Framework for Mobile Manipulation System

要約

現代のインテリジェントテクノロジーの進歩により、マニピュレーターを装備したモバイルロボットは、構造化されていない環境でますます動作しています。
これらのロボットは、知覚された情報に基づいて、長老式タスクの一連のアクションを計画できます。
ただし、実際には、計画されたアクションは、計画に使用される知覚情報と実際の条件との間の矛盾のためにしばしば失敗します。
このホワイトペーパーでは、行動ツリー（BTS）に基づくモバイル操作タスクの一般的な自己調整実行フレームワークである{\ itshape Conditional Subtree}（CSUBBT）を紹介します。
CSUBBTは、シンボリックアクションをサブアクションに分解し、BTSを使用して実行を制御し、プロセス中の潜在的な異常に対処します。
CSUBBTは、一般的な異常を制約の非満足の問題として扱い、異常が検出されたときに制約空間で新しいアクションパラメーターをサンプリングすることにより、タスクの実行においてロボットを継続的に導きます。
シミュレーションと現実世界の設定の両方で、さまざまなプラットフォームでの広範な操作実験を通じて、フレームワークの堅牢性を実証します。

要約(オリジナル)

With the advancements in modern intelligent technologies, mobile robots equipped with manipulators are increasingly operating in unstructured environments. These robots can plan sequences of actions for long-horizon tasks based on perceived information. However, in practice, the planned actions often fail due to discrepancies between the perceptual information used for planning and the actual conditions. In this paper, we introduce the {\itshape Conditional Subtree} (CSubBT), a general self-adjusting execution framework for mobile manipulation tasks based on Behavior Trees (BTs). CSubBT decomposes symbolic action into sub-actions and uses BTs to control their execution, addressing any potential anomalies during the process. CSubBT treats common anomalies as constraint non-satisfaction problems and continuously guides the robot in performing tasks by sampling new action parameters in the constraint space when anomalies are detected. We demonstrate the robustness of our framework through extensive manipulation experiments on different platforms, both in simulation and real-world settings.

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