Closed-loop Multi-step Planning

要約

生きている生物は、閉ループの方法で周囲と相互作用し、感覚入力が行動の開始と終了を決定します。
単純な動物でさえ、純粋な閉ループ入力コントロールを使用してロボット工学でまだ複製されていない複雑な計画を開発および実行することができます。
「タスク」と呼ばれる離散および一時的な閉ループコントローラーのセットを定義することにより、この問題の解決策を提案します。それぞれが閉ループの動作を表します。
さらに、物理学と因果関係を生じる監督モジュールを導入し、それを通じてタスクシーケンスの実行を時間の経過とともにシミュレートし、結果を環境のモデルに保存できます。
このモデルに基づいて、一時的な閉ループコントローラーをチェーンすることで計画を立てることができます。
提案されたフレームワークは、実際のロボット用に実装され、概念実証として2つのシナリオでテストされました。

要約(オリジナル)

Living organisms interact with their surroundings in a closed-loop fashion, where sensory inputs dictate the initiation and termination of behaviours. Even simple animals are able to develop and execute complex plans, which has not yet been replicated in robotics using pure closed-loop input control. We propose a solution to this problem by defining a set of discrete and temporary closed-loop controllers, called “Tasks”, each representing a closed-loop behaviour. We further introduce a supervisory module which has an innate understanding of physics and causality, through which it can simulate the execution of Task sequences over time and store the results in a model of the environment. On the basis of this model, plans can be made by chaining temporary closed-loop controllers. Our proposed framework was implemented for a real robot and tested in two scenarios as proof of concept.

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