Chemistry Lab Automation via Constrained Task and Motion Planning

要約

化学者は、新しい材料の特性を発見して理解するために、ラボで多くの面倒で時間のかかる実験を行う必要があります。
このプロセスをサポートおよび加速するために、化学実験を自律的に実行する操作用のロボット フレームワークを提案します。
私たちのフレームワークは、化学実験の高レベルの抽象的な説明を受け取り、ラボのワークスペースを認識し、マルチステップのアクションとモーションを自律的に計画します。
ロボットは、さまざまなラボ機器と対話し、生成された計画を実行します。
私たちの方法の重要な要素は、PDDLStream ソルバーを使用した制約付きタスクおよびモーション プランニングです。
制約付きモーション プランナーを導入することで、衝突やこぼれを防止します。
私たちの計画フレームワークは、実装されたアクションとラボ ツールを使用してさまざまな実験を行うことができます。
さまざまな材料の注入スキルと、材料合成の2つの基本的な化学実験である溶解度と再結晶化に関するフレームワークの有用性を示します。

要約(オリジナル)

Chemists need to perform many laborious and time-consuming experiments in the lab to discover and understand the properties of new materials. To support and accelerate this process, we propose a robot framework for manipulation that autonomously performs chemistry experiments. Our framework receives high-level abstract descriptions of chemistry experiments, perceives the lab workspace, and autonomously plans multi-step actions and motions. The robot interacts with a wide range of lab equipment and executes the generated plans. A key component of our method is constrained task and motion planning using PDDLStream solvers. Preventing collisions and spillage is done by introducing a constrained motion planner. Our planning framework can conduct different experiments employing implemented actions and lab tools. We demonstrate the utility of our framework on pouring skills for various materials and two fundamental chemical experiments for materials synthesis: solubility and recrystallization.

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