Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of Motion Constraints

📄 arXiv: 2312.17605v1 📥 PDF

作者: Alejandro Agostini, Justus Piater

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-12-29

💡 一句话要点

提出基于对象中心抽象运动约束的统一任务与运动规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务与运动规划 TAMP 对象中心抽象 运动约束 启发式搜索

📋 核心要点

  1. 传统TAMP方法在任务规划阶段忽略物理约束，依赖耗时的几何推理，效率低下。
  2. 该论文提出一种统一的TAMP方法，通过对象中心的运动约束抽象，实现高效的启发式搜索。
  3. 该方法生成的计划可以直接转换为对象和运动参数，无需复杂的亚符号几何推理。

📝 摘要（中文）

在任务与运动规划（TAMP）中，任务规划方法使用的抽象描述具有模糊性和欠定性，难以描述成功执行任务所需的物理约束。通常的做法是在任务规划层面忽略这些约束，并采用代价高昂的亚符号几何推理技术，对不可行的动作进行多次调用，规划修正和重新规划，直到找到可行的解决方案。我们提出了一种替代的TAMP方法，将任务和运动规划统一到一个启发式搜索中。我们的方法基于运动约束的以对象为中心的抽象，从而可以利用现成的AI启发式搜索的计算效率来产生物理上可行的计划。这些计划可以直接转换为对象和运动参数以执行任务，而无需进行密集的亚符号几何推理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决任务与运动规划（TAMP）中，由于任务规划的抽象描述不足以表达物理约束，导致需要大量的亚符号几何推理来验证和修正动作序列，从而降低规划效率的问题。现有方法的痛点在于任务规划和运动规划分离，缺乏统一的约束表达和推理机制。

核心思路：论文的核心思路是将任务规划和运动规划统一到一个启发式搜索框架中。通过对运动约束进行以对象为中心的抽象，将复杂的几何约束转化为更易于处理的符号约束，从而可以在任务规划阶段就考虑到物理可行性，减少后续几何推理的负担。

技术框架：该方法将任务规划和运动规划融合为一个统一的启发式搜索过程。首先，对环境中的对象及其之间的关系进行建模。然后，基于这些对象，抽象出运动约束，例如对象之间的碰撞避免、支撑关系等。这些抽象的运动约束被编码为启发式函数，用于指导搜索过程。搜索算法在状态空间中探索，每个状态代表一个部分完成的任务计划。在搜索过程中，启发式函数评估每个状态的物理可行性，并优先选择更可能产生可行解的状态。最终，搜索算法找到一个既满足任务目标又满足物理约束的计划。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了对象中心的运动约束抽象。这种抽象方法能够将复杂的几何约束转化为更易于处理的符号约束，从而可以在任务规划阶段就考虑到物理可行性。与现有方法相比，该方法避免了在任务规划阶段忽略物理约束，并在后续阶段进行大量的几何推理，从而提高了规划效率。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何定义对象中心抽象，选择哪些对象属性和关系进行建模；2) 如何将运动约束转化为启发式函数，保证启发式函数的admissibility和consistency；3) 如何设计搜索算法，平衡搜索效率和解的质量。具体的参数设置和网络结构（如果使用）在论文中未详细描述，属于未知的细节。

📊 实验亮点

由于论文中没有提供具体的实验数据，因此无法总结实验亮点。但是，该方法通过对象中心的运动约束抽象，将任务规划和运动规划统一到一个启发式搜索框架中，理论上可以显著提高规划效率，减少几何推理的负担。未来的实验可以对比该方法与传统TAMP方法在不同场景下的规划时间、成功率等指标，以验证其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、自动驾驶、智能制造等领域。例如，机器人可以在复杂环境中自主完成装配、搬运等任务，自动驾驶车辆可以规划出安全、舒适的行驶路径，智能制造系统可以优化生产流程，提高生产效率。该方法有望推动机器人和人工智能技术在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

In task and motion planning (TAMP), the ambiguity and underdetermination of abstract descriptions used by task planning methods make it difficult to characterize physical constraints needed to successfully execute a task. The usual approach is to overlook such constraints at task planning level and to implement expensive sub-symbolic geometric reasoning techniques that perform multiple calls on unfeasible actions, plan corrections, and re-planning until a feasible solution is found. We propose an alternative TAMP approach that unifies task and motion planning into a single heuristic search. Our approach is based on an object-centric abstraction of motion constraints that permits leveraging the computational efficiency of off-the-shelf AI heuristic search to yield physically feasible plans. These plans can be directly transformed into object and motion parameters for task execution without the need of intensive sub-symbolic geometric reasoning.