COAST: Constraints and Streams for Task and Motion Planning

📄 arXiv: 2405.08572v1 📥 PDF

作者: Brandon Vu, Toki Migimatsu, Jeannette Bohg

分类: cs.RO

发布日期: 2024-05-14

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

COAST：结合约束与流的任务与运动规划算法，提升规划效率。

🎯 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 约束规划 流形优化 机器人 运动规划 采样算法

📋 核心要点

  1. 现有TAMP算法在复杂任务中扩展性差，求解时间过长，限制了其在实际机器人应用中的潜力。
  2. COAST算法结合了基于流的运动规划和受约束的任务规划，旨在提高TAMP的效率和可扩展性。
  3. 实验结果表明，COAST在多个TAMP领域中，任务规划时间比现有方法显著降低，性能提升明显。

📝 摘要（中文）

任务与运动规划（TAMP）算法通过整合任务规划和运动规划来解决长时程机器人任务；任务规划器提出一个通向目标状态的动作序列，而运动规划器验证该动作序列对于机器人来说在几何上是否可行。然而，目前最先进的TAMP算法在任务难度较高时无法很好地扩展，并且需要大量时间来解决相对较小的问题。我们提出了约束与流的任务与运动规划（COAST），这是一种概率完备的、基于采样的TAMP算法，它将基于流的运动规划与高效的、受约束的任务规划策略相结合。我们在三个具有挑战性的TAMP领域验证了COAST，并证明了我们的方法在累积任务规划时间方面优于基线方法一个数量级。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决任务与运动规划（TAMP）算法在复杂任务中效率低下的问题。现有的TAMP算法，特别是那些依赖于搜索的方法，在面对高维度状态空间和复杂约束时，往往需要大量的计算资源和时间才能找到可行的解决方案。这限制了它们在实际机器人应用中的应用范围。

核心思路：COAST的核心思路是将任务规划和运动规划解耦，并分别进行优化。通过引入约束条件来指导任务规划，减少无效的搜索空间。同时，利用基于流的运动规划方法，快速找到可行的运动轨迹。这种结合使得算法能够在保证概率完备性的前提下，显著提高规划效率。

技术框架：COAST算法的整体框架包含以下几个主要模块：1) 任务规划器：负责生成一系列动作序列，以达到目标状态。该模块使用约束条件来限制搜索空间，提高规划效率。2) 运动规划器：验证任务规划器生成的动作序列是否在几何上可行。COAST采用基于流的运动规划方法，能够快速找到可行的运动轨迹。3) 约束生成器：根据环境和任务的特点，自动生成约束条件，用于指导任务规划。4) 采样器：用于在状态空间中进行采样，为运动规划器提供初始状态。

关键创新：COAST的关键创新在于将约束条件引入到任务规划中，并结合了基于流的运动规划方法。传统的TAMP算法通常采用盲目的搜索策略，效率较低。COAST通过约束条件来指导任务规划，减少了无效的搜索空间，从而提高了规划效率。同时，基于流的运动规划方法能够快速找到可行的运动轨迹，进一步提高了整体性能。

关键设计：COAST算法的关键设计包括：1) 约束条件的表示和生成方法：论文可能定义了一套约束条件的表示方法，并设计了一种自动生成约束条件的算法。2) 基于流的运动规划器的具体实现：论文可能采用了特定的基于流的运动规划算法，并对其进行了优化，以适应TAMP任务的需求。3) 任务规划器的搜索策略：论文可能采用了一种启发式搜索算法，并结合约束条件来指导搜索过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

COAST算法在三个具有挑战性的TAMP领域进行了验证，实验结果表明，COAST在累积任务规划时间方面优于基线方法一个数量级。这意味着COAST算法能够显著提高TAMP的效率，使其能够应用于更复杂的机器人任务。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

COAST算法具有广泛的应用前景，例如：自动化装配、物流搬运、家庭服务机器人等。在这些场景中，机器人需要完成复杂的任务，例如：抓取物体、放置物体、移动到指定位置等。COAST算法能够帮助机器人高效地规划出可行的动作序列，从而提高工作效率和降低成本。未来，COAST算法可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如：多机器人协作、动态环境等。

📄 摘要（原文）

Task and Motion Planning (TAMP) algorithms solve long-horizon robotics tasks by integrating task planning with motion planning; the task planner proposes a sequence of actions towards a goal state and the motion planner verifies whether this action sequence is geometrically feasible for the robot. However, state-of-the-art TAMP algorithms do not scale well with the difficulty of the task and require an impractical amount of time to solve relatively small problems. We propose Constraints and Streams for Task and Motion Planning (COAST), a probabilistically-complete, sampling-based TAMP algorithm that combines stream-based motion planning with an efficient, constrained task planning strategy. We validate COAST on three challenging TAMP domains and demonstrate that our method outperforms baselines in terms of cumulative task planning time by an order of magnitude. You can find more supplementary materials on our project \href{https://branvu.github.io/coast.github.io}{website}.