D-LGP: Dynamic Logic-Geometric Program for Combined Task and Motion Planning

要約

現実世界の逐次操作タスクの多くには、離散シンボリック検索と連続動作計画の組み合わせが含まれており、総称してタスクと動作計画の組み合わせ (TAMP) として知られています。
ただし、一般的な手法は、多くのアクション スケルトンから生じる計算負荷と複雑な組み合わせの課題に苦戦することがよくあります。
これに対処するために、私たちはダイナミック ツリー検索とグローバル最適化を統合して効率的なハイブリッド プランニングを行う新しいアプローチであるダイナミック ロジック幾何学プログラム (D-LGP) を提案します。
3 つのベンチマークでの実証的評価を通じて、当社のアプローチの有効性を実証し、最先端の技術と比較して優れたパフォーマンスを示します。
私たちはシミュレーションを通じてアプローチを検証し、現実世界の不確実性や外乱下でのオンライン再計画の能力を実証します。

要約(オリジナル)

Many real-world sequential manipulation tasks involve a combination of discrete symbolic search and continuous motion planning, collectively known as combined task and motion planning (TAMP). However, prevailing methods often struggle with the computational burden and intricate combinatorial challenges stemming from the multitude of action skeletons. To address this, we propose Dynamic Logic-Geometric Program (D-LGP), a novel approach integrating Dynamic Tree Search and global optimization for efficient hybrid planning. Through empirical evaluation on three benchmarks, we demonstrate the efficacy of our approach, showcasing superior performance in comparison to state-of-the-art techniques. We validate our approach through simulation and demonstrate its capability for online replanning under uncertainty and external disturbances in the real world.

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