Combined Task and Motion Planning Via Sketch Decompositions (Extended Version with Supplementary Material)

要約

複合タスクおよび動作計画 (TAMP) における課題は、通常はタスク プランナによって実行される組み合わせ空間の検索と、動作プランナによって実行される連続構成空間の検索を効果的に統合することです。
タスク プランの実現可能性をテストし、詳細を記入するためにモーション プランナーを使用することは、幾何学的制約が受動的な役割を果たすことになるため、効果的ではありません。
この研究では、問題をサブ問題に分解するための最近のシンプルだが強力な言語であるスケッチを利用して、TAMP の 2 つの次元を統合するための新しいインターリーブ アプローチを導入します。
問題を線形時間で貪欲に解決できる部分問題に分解する場合、スケッチの幅は 1 になります。
この論文では、適切な仮定の下で幅 1 を持ついくつかのクラスの TAMP 問題の一般的なスケッチが紹介されています。
スケッチ分解は古典的な計画のために開発されましたが、TAMP のコンテキストでは 2 つの重要な利点を提供します。
まず、幾何学的制約によりタスク プランが実行不可能であることが判明した場合、組み合わせ探索は特定のサブ問題で再開されます。
第 2 に、オブジェクト構成のサンプリングは、検索の開始時にグローバルに一度だけ実行されるのではなく、各部分問題の開始時にローカルに実行されます。
この基本設定の最適化も考慮され、既存および新しいピック アンド プレース ベンチマークに対する実験結果が報告されます。

要約(オリジナル)

The challenge in combined task and motion planning (TAMP) is the effective integration of a search over a combinatorial space, usually carried out by a task planner, and a search over a continuous configuration space, carried out by a motion planner. Using motion planners for testing the feasibility of task plans and filling out the details is not effective because it makes the geometrical constraints play a passive role. This work introduces a new interleaved approach for integrating the two dimensions of TAMP that makes use of sketches, a recent simple but powerful language for expressing the decomposition of problems into subproblems. A sketch has width 1 if it decomposes the problem into subproblems that can be solved greedily in linear time. In the paper, a general sketch is introduced for several classes of TAMP problems which has width 1 under suitable assumptions. While sketch decompositions have been developed for classical planning, they offer two important benefits in the context of TAMP. First, when a task plan is found to be unfeasible due to the geometric constraints, the combinatorial search resumes in a specific sub-problem. Second, the sampling of object configurations is not done once, globally, at the start of the search, but locally, at the start of each subproblem. Optimizations of this basic setting are also considered and experimental results over existing and new pick-and-place benchmarks are reported.

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