An Experience-based TAMP Framework for Foliated Manifolds

要約

葉状構造の問題はその複雑さにより、ロボット操作におけるタスクや動作の計画に複雑な課題を引き起こすことがよくあります。
これに対抗するために、私たちの研究は「葉状反復ロードマップ」を提示します。このロードマップは、複雑な葉状構造の問題をよりアクセスしやすいグラフ形式に変換することで、タスクおよび動作の計画者を支援します。
さまざまな葉状多様体からのクエリ エクスペリエンスを活用することで、私たちのフレームワークはこのグラフを動的かつ効率的に更新できます。
洗練されたグラフにより分布セットを生成し、葉状構造の問題における動作計画のパフォーマンスを最適化できます。
私たちの論文では、理論的な基礎を確立し、実際の例を通じてその実際の応用例を説明します。

要約(オリジナル)

Due to their complexity, foliated structure problems often pose intricate challenges to task and motion planning in robotics manipulation. To counter this, our study presents the “Foliated Repetition Roadmap.” This roadmap assists task and motion planners by transforming the complex foliated structure problem into a more accessible graph format. By leveraging query experiences from different foliated manifolds, our framework can dynamically and efficiently update this graph. The refined graph can generate distribution sets, optimizing motion planning performance in foliated structure problems. In our paper, we lay down the theoretical groundwork and illustrate its practical applications through real-world examples.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google