Optimal task and motion planning and execution for human-robot multi-agent systems in dynamic environments

要約

マルチエージェント システムで記号的推論と幾何学的推論を組み合わせることは、計画、スケジューリング、および同期の問題を伴う困難な作業です。
既存の研究では、エージェントと環境の間の相互作用のために、これらのシステムに固有のタスク期間と幾何学的な実現可能性の変動性を見落としていました。
時間的および空間的な変動下でのタスクの順序付け、割り当て、および実行を最適化するために、タスクとモーションを組み合わせた計画アプローチを提案します。
このフレームワークは、タスクとアクションの分離に依存しています。ここで、アクションは、シンボリック タスクの可能な幾何学的実現の 1 つです。
タスク レベルでは、タイムライン ベースの計画は、時間的な制約、期間の変動性、およびタスクの相乗的な割り当てを扱います。
アクション レベルでは、オンライン モーション プランニングは、環境の変化に対処する実際の動きを計画します。
ロボットアームと人間の労働者が可能な限り最短時間でモザイクを組み立てる共同製造シナリオでアプローチの有効性を実証します。
既存の作品と比較して、私たちのアプローチはより広い範囲のアプリケーションに適用され、プロセスの実行時間を短縮します。

要約(オリジナル)

Combining symbolic and geometric reasoning in multi-agent systems is a challenging task that involves planning, scheduling, and synchronization problems. Existing works overlooked the variability of task duration and geometric feasibility that is intrinsic to these systems because of the interaction between agents and the environment. We propose a combined task and motion planning approach to optimize sequencing, assignment, and execution of tasks under temporal and spatial variability. The framework relies on decoupling tasks and actions, where an action is one possible geometric realization of a symbolic task. At the task level, timeline-based planning deals with temporal constraints, duration variability, and synergic assignment of tasks. At the action level, online motion planning plans for the actual movements dealing with environmental changes. We demonstrate the approach effectiveness in a collaborative manufacturing scenario, in which a robotic arm and a human worker shall assemble a mosaic in the shortest time possible. Compared with existing works, our approach applies to a broader range of applications and reduces the execution time of the process.

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