Planning with affordances: Integrating learned affordance models and symbolic planning
作者: Rajesh Mangannavar
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-02-04
备注: 10 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出基于可供性学习和符号规划的集成框架，解决真实环境中的多步骤任务规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可供性学习 符号规划 任务规划 机器人 AI2-Thor
📋 核心要点
- 现有方法在不同任务或环境设置中需要重新定义智能体的动作集，限制了其泛化能力。
- 该方法通过学习环境中的物体可供性模型，结合符号规划，实现多步骤任务的规划和执行。
- 在AI2-Thor环境中进行实验，结果表明智能体能够快速学习交互并完成复杂任务。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种增强任务和运动规划框架的方法，该方法利用学习到的环境中物体的可供性模型，从而能够使用学习到的模型来规划和执行多步骤任务。每个任务都可以看作是将世界的当前状态改变为给定的目标状态。可供性模型提供了在任何给定状态下可能采取的行动以及如何执行这些行动的信息。符号规划算法利用这些信息以及起始状态和目标状态来创建一个可行的计划，以达到期望的目标状态，从而完成给定的任务。该方法在虚拟3D照片级真实环境AI2-Thor中进行了演示，并在真实世界的任务中进行了评估。结果表明，该智能体能够快速学习如何与环境交互，并能够很好地执行诸如“将物体移开以到达所需位置”之类的任务。
🔬 方法详解
问题定义：现有智能体在真实环境中执行复杂多步骤任务时，需要预先定义针对特定任务和环境的动作集。这种方式缺乏泛化能力，当任务或环境发生变化时，需要重新定义动作集，效率低下。因此，如何让智能体自主学习环境信息，并根据学习到的信息进行任务规划，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是利用可供性（Affordance）的概念，让智能体学习环境中物体的可供性模型。可供性描述了物体所提供的潜在交互方式，例如，一个椅子可以被坐，一个桌子可以被放置物品。通过学习可供性模型，智能体可以了解在不同状态下可以执行哪些动作，以及如何执行这些动作。然后，结合符号规划算法，智能体可以根据起始状态、目标状态和可供性模型，生成一个可行的任务执行计划。
技术框架：该框架主要包含两个核心模块：可供性模型学习模块和符号规划模块。首先，智能体通过与环境交互，学习环境中物体的可供性模型。然后，给定一个任务，符号规划模块利用学习到的可供性模型、起始状态和目标状态，生成一个任务执行计划。该计划描述了智能体需要执行的一系列动作，以达到目标状态。最后，智能体按照计划执行动作，完成任务。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将学习到的可供性模型与符号规划相结合。传统方法通常需要手动定义动作集，而该方法通过学习可供性模型，实现了动作集的自动生成。这使得智能体能够更好地适应不同的任务和环境，提高了泛化能力。此外，该方法还能够处理复杂的多步骤任务，例如“将物体移开以到达所需位置”。
关键设计：可供性模型的具体实现方式未知，论文中没有详细描述。符号规划算法的具体选择也未知，但常见的符号规划算法包括STRIPS、PDDL等。损失函数和网络结构等技术细节也未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在AI2-Thor虚拟环境中进行了实验，结果表明智能体能够快速学习如何与环境交互，并能够很好地执行诸如“将物体移开以到达所需位置”之类的复杂任务。具体的性能数据和对比基线未知，但实验结果表明该方法具有良好的可行性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、家庭服务机器人、自动驾驶等领域。通过学习环境中的可供性信息，机器人可以更好地理解环境，自主规划任务，并与环境进行交互。例如，家庭服务机器人可以利用该技术学习如何打开冰箱、取出食物、放置餐具等，从而更好地为人类提供服务。自动驾驶汽车可以利用该技术学习如何避开障碍物、选择最佳行驶路线等，从而提高行驶安全性。
📄 摘要（原文）
Intelligent agents working in real-world environments must be able to learn about the environment and its capabilities which enable them to take actions to change to the state of the world to complete a complex multi-step task in a photorealistic environment. Learning about the environment is especially important to perform various multiple-step tasks without having to redefine an agent's action set for different tasks or environment settings. In our work, we augment an existing task and motion planning framework with learned affordance models of objects in the world to enable planning and executing multi-step tasks using learned models. Each task can be seen as changing the current state of the world to a given goal state. The affordance models provide us with what actions are possible and how to perform those actions in any given state. A symbolic planning algorithm uses this information and the starting and goal state to create a feasible plan to reach the desired goal state to complete a given task. We demonstrate our approach in a virtual 3D photorealistic environment, AI2-Thor, and evaluate it on real-world tasks. Our results show that our agent quickly learns how to interact with the environment and is well prepared to perform tasks such as "Moving an object out of the way to reach the desired location."