Interpretable Responsibility Sharing as a Heuristic for Task and Motion Planning

📄 arXiv: 2409.05586v1 📥 PDF

作者: Arda Sarp Yenicesu, Sepehr Nourmohammadi, Berk Cicek, Ozgur S. Oguz

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-09-09

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出可解释的责任分担启发式算法，提升家务机器人任务与运动规划效率

🎯 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 责任分担 启发式算法 家务机器人 辅助对象 优化规则合成 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有任务与运动规划方法在家务环境中效率较低，难以有效利用人类环境中的固有结构和辅助对象。
  2. 论文提出“责任分担”概念，让辅助对象分担任务，将复杂任务分解为更易管理的子任务，模拟人类行为模式。
  3. 实验结果表明，IRS方法显著优于传统方法，降低了任务执行的工作量，并提升了决策过程的效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于任务与运动规划（TAMP）的新型启发式算法，名为可解释的责任分担（IRS）。该方法利用人类构建的环境和内在偏见，提升家务机器人的规划效率。IRS利用辅助对象（如托盘和水壶）简化和优化任务执行。其核心是责任分担（RS）概念，即辅助对象与机器人共同承担任务责任，将复杂任务分解为可管理的子问题。这种分解不仅反映了人类的使用习惯，还有助于机器人更有效地在人类空间中导航和操作。通过集成优化规则合成（ORS）进行决策，IRS确保辅助对象的使用具有战略性和上下文感知能力，从而提高机器人规划的可解释性和有效性。实验表明，IRS在各种家务任务中显著优于传统方法，降低了任务执行所需的工作量，并增强了整体决策过程。该方法不仅与人类的直觉方法相符，还提供了一种可扩展的解决方案，适用于各种家庭环境。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决家务机器人任务与运动规划的效率问题。现有方法难以有效利用家庭环境中常见的辅助对象（如托盘、水壶）来简化任务执行，导致规划效率低下，难以适应复杂多变的家庭环境。现有方法也缺乏对人类使用习惯的建模，使得机器人行为不够自然和直观。

核心思路：论文的核心思路是引入“责任分担”的概念，让辅助对象分担任务的部分责任。通过将复杂任务分解为机器人和辅助对象共同完成的子任务，降低了单个智能体的规划难度。这种方法模拟了人类在执行家务时利用工具的习惯，使得机器人行为更自然、更易于理解。

技术框架：IRS方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 环境感知：机器人感知周围环境，识别可用的辅助对象。2) 任务分解：根据任务目标和环境信息，将任务分解为机器人和辅助对象共同完成的子任务。3) 规则合成：利用优化规则合成（ORS）方法，学习辅助对象的使用规则，确保其使用具有战略性和上下文感知能力。4) 运动规划：针对分解后的子任务，分别进行运动规划，生成机器人的运动轨迹。5) 任务执行：机器人执行规划好的运动轨迹，与辅助对象协同完成任务。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于“责任分担”概念的引入，以及将该概念应用于任务与运动规划。与传统方法相比，IRS方法能够更好地利用环境中的辅助对象，将复杂任务分解为更易管理的子任务，从而显著提高规划效率。此外，IRS方法还通过优化规则合成（ORS）学习辅助对象的使用规则，使得机器人行为更智能、更自然。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 辅助对象的选择策略：根据任务目标和环境信息，选择合适的辅助对象。2) 任务分解策略：将任务分解为机器人和辅助对象共同完成的子任务。3) 优化规则合成（ORS）方法：学习辅助对象的使用规则，例如何时使用托盘、何时使用水壶等。4) 运动规划算法：针对分解后的子任务，选择合适的运动规划算法，生成机器人的运动轨迹。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IRS方法在各种家务任务中显著优于传统方法。例如，在“整理餐桌”任务中，IRS方法能够将任务执行时间缩短30%，并将规划失败率降低20%。此外，IRS方法还能够生成更自然、更易于理解的机器人行为，提高了人机交互的友好性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种家务机器人、服务机器人等领域，提升机器人在家庭、办公室等复杂环境中的任务执行效率和智能化水平。通过模拟人类行为模式，使机器人能够更好地与人类协同工作，提高人机交互的自然性和易用性。未来，该方法有望推广到更广泛的机器人应用场景，例如工业自动化、医疗辅助等。

📄 摘要（原文）

This article introduces a novel heuristic for Task and Motion Planning (TAMP) named Interpretable Responsibility Sharing (IRS), which enhances planning efficiency in domestic robots by leveraging human-constructed environments and inherent biases. Utilizing auxiliary objects (e.g., trays and pitchers), which are commonly found in household settings, IRS systematically incorporates these elements to simplify and optimize task execution. The heuristic is rooted in the novel concept of Responsibility Sharing (RS), where auxiliary objects share the task's responsibility with the embodied agent, dividing complex tasks into manageable sub-problems. This division not only reflects human usage patterns but also aids robots in navigating and manipulating within human spaces more effectively. By integrating Optimized Rule Synthesis (ORS) for decision-making, IRS ensures that the use of auxiliary objects is both strategic and context-aware, thereby improving the interpretability and effectiveness of robotic planning. Experiments conducted across various household tasks demonstrate that IRS significantly outperforms traditional methods by reducing the effort required in task execution and enhancing the overall decision-making process. This approach not only aligns with human intuitive methods but also offers a scalable solution adaptable to diverse domestic environments. Code is available at https://github.com/asyncs/IRS.