A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements

📄 arXiv: 2408.05795v1 📥 PDF

作者: Elisa Tosello, Alessandro Valentini, Andrea Micheli

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-08-11

备注: To appear in ECAI 2024

💡 一句话要点

提出一种基于拓扑优化的元引擎框架，用于交错的任务和运动规划。

🎯 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 机器人规划 拓扑优化 元引擎框架 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有的任务与运动规划（TAMP）方法缺乏统一的标准表示，阻碍了算法的通用性和可比性。
  2. 提出一种元引擎框架，通过几何分析运动规划器的搜索空间来指导任务规划，从而提升规划效率。
  3. 实验结果表明，该方法在包含可移动障碍物的复杂环境中，能有效提升机器人导航任务的规划性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通用的、开源的框架，用于建模和评估任务与运动规划（TAMP）问题。针对涉及移动智能体和多个任务状态相关障碍物的TAMP问题，提出了一种创新的元技术。该方法利用运动规划器搜索空间的几何分析来剪枝任务规划器的搜索空间，从而提高效率，同时可以使用任何现成的任务规划器和运动规划器。此外，展示了如何针对基于SMT的增量规划器专门化此元引擎。通过复杂度递增的基准问题验证了该方法的有效性，在这些问题中，机器人必须在具有可移动障碍物的环境中导航。最后，将最先进的TAMP算法集成到框架中，并将它们的性能与本文的成果进行了比较。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决任务与运动规划（TAMP）问题，特别是在存在移动智能体和多个任务状态相关障碍物的复杂环境中。现有TAMP方法缺乏统一的框架和标准表示，导致算法难以比较和复用。此外，在复杂环境中，任务规划和运动规划的搜索空间巨大，效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用运动规划器的几何信息来指导任务规划器的搜索。通过分析运动规划器搜索空间的拓扑结构，可以识别出不可行的任务序列，从而提前剪枝任务规划器的搜索空间，避免无效的探索。这种方法将任务规划和运动规划解耦，允许使用任何现成的任务规划器和运动规划器。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) TAMP问题建模模块，用于定义任务、动作、状态和环境；2) 任务规划器，用于生成任务序列；3) 运动规划器，用于验证任务序列的可行性；4) 拓扑分析模块，用于分析运动规划器的搜索空间，提取几何信息；5) 剪枝模块，用于根据拓扑分析的结果，剪枝任务规划器的搜索空间。整体流程是：任务规划器生成任务序列，运动规划器尝试执行，拓扑分析模块分析运动规划的结果，剪枝模块更新任务规划器的搜索空间，重复迭代直到找到可行的解。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于拓扑优化的元引擎框架，将任务规划和运动规划解耦，并通过几何分析运动规划器的搜索空间来指导任务规划。这种方法可以有效地剪枝任务规划器的搜索空间，提高规划效率。与现有方法相比，该方法具有更高的通用性和灵活性，可以适用于不同的任务规划器和运动规划器。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何有效地提取运动规划器搜索空间的拓扑信息；2) 如何将拓扑信息转化为任务规划器的约束条件；3) 如何平衡任务规划和运动规划的计算开销。具体的拓扑信息提取方法和约束条件的设计取决于具体的任务和环境。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在包含可移动障碍物的复杂环境中，能够显著提高任务和运动规划的效率。具体而言，与传统方法相比，该方法能够减少任务规划器的搜索空间，从而降低计算时间。此外，该框架的通用性允许集成不同的任务规划器和运动规划器，并根据具体问题进行优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人自主规划的场景，例如：仓库物流、自动驾驶、家庭服务机器人、以及在复杂动态环境中进行操作的工业机器人。通过提升任务和运动规划的效率，可以显著提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成各种复杂任务。

📄 摘要（原文）

Task And Motion Planning (TAMP) is the problem of finding a solution to an automated planning problem that includes discrete actions executable by low-level continuous motions. This field is gaining increasing interest within the robotics community, as it significantly enhances robot's autonomy in real-world applications. Many solutions and formulations exist, but no clear standard representation has emerged. In this paper, we propose a general and open-source framework for modeling and benchmarking TAMP problems. Moreover, we introduce an innovative meta-technique to solve TAMP problems involving moving agents and multiple task-state-dependent obstacles. This approach enables using any off-the-shelf task planner and motion planner while leveraging a geometric analysis of the motion planner's search space to prune the task planner's exploration, enhancing its efficiency. We also show how to specialize this meta-engine for the case of an incremental SMT-based planner. We demonstrate the effectiveness of our approach across benchmark problems of increasing complexity, where robots must navigate environments with movable obstacles. Finally, we integrate state-of-the-art TAMP algorithms into our framework and compare their performance with our achievements.