Cross-Entropy Optimization of Physically Grounded Task and Motion Plans
作者: Andreu Matoses Gimenez, Nils Wilde, Chris Pek, Javier Alonso-Mora
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-12
备注: Preprint
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于交叉熵优化的物理引擎驱动的任务与运动规划方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 任务与运动规划 物理引擎模拟 交叉熵优化 机器人控制 GPU并行计算
📋 核心要点
- 传统TAMP算法为追求计算效率，常牺牲动力学建模精度，导致实际任务中操作失败。
- 该方法利用GPU并行物理引擎模拟，显式考虑动力学和环境交互，优化控制器参数。
- 实验表明，该方法能使机器人在复杂环境中可靠地执行任务，并有效利用环境几何特性。
📝 摘要（中文）
自主执行任务通常需要机器人规划高层离散动作和底层连续运动。以往的任务与运动规划（TAMP）算法主要关注计算性能、完备性或最优性，通过简化和抽象使问题易于处理。然而，这样做可能会导致生成的计划无法考虑动力学或复杂接触，从而在需要物体操作时无法可靠地执行任务。此外，忽略底层控制器影响的方法可能无法为实际系统获得最优或可行的计划实现。本文研究了使用GPU并行化的物理模拟器来计算带有运动控制器的计划实现，显式地考虑了动力学以及与环境的接触。通过交叉熵优化，我们对控制器的参数或动作进行采样，以获得低成本的解决方案。由于我们的方法使用与真实系统相同的控制器，因此机器人可以直接执行计算出的计划。我们在一系列任务中展示了我们的方法，在这些任务中，机器人能够利用环境的几何形状来移动物体。
🔬 方法详解
问题定义：现有任务与运动规划（TAMP）算法在处理复杂操作任务时，往往为了计算效率而过度简化动力学模型，忽略了与环境的复杂接触，以及底层控制器的影响。这导致规划出的方案在实际机器人系统中难以执行，或者并非最优解。因此，需要一种能够兼顾计算效率和物理真实性的TAMP方法。
核心思路：该论文的核心思路是利用物理引擎来模拟机器人与环境的交互，从而显式地考虑动力学和接触力。通过GPU并行化物理引擎，可以加速模拟过程，使得在合理的时间内评估大量的候选方案成为可能。同时，采用交叉熵优化算法来搜索最优的控制器参数，使得机器人能够有效地完成任务。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 任务与运动规划器：生成高层离散动作序列。2) 物理引擎模拟器：使用GPU并行化的物理引擎，根据给定的动作序列和控制器参数，模拟机器人的运动过程。3) 运动控制器：根据规划的动作，生成底层的控制信号，驱动机器人运动。4) 交叉熵优化器：根据物理引擎的模拟结果，评估每个候选方案的成本，并更新控制器参数的分布，从而逐步优化方案。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将物理引擎模拟与交叉熵优化相结合，从而能够在TAMP过程中显式地考虑动力学和接触力。与传统的TAMP方法相比，该方法能够生成更加鲁棒和可执行的方案。此外，使用GPU并行化的物理引擎可以显著提高计算效率，使得该方法能够应用于更加复杂的任务。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用Bullet物理引擎进行模拟，并利用其GPU加速功能。2) 使用交叉熵方法优化控制器参数，目标是最小化任务完成时间和能量消耗等成本函数。3) 控制器类型可以根据具体任务选择，例如PID控制器或力/位姿混合控制器。4) 成本函数的设计需要仔细考虑，以平衡任务完成时间和能量消耗等因素。
📊 实验亮点
该论文通过一系列实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够使机器人在复杂环境中可靠地执行任务，例如利用环境的墙壁来辅助移动物体。与传统的TAMP方法相比，该方法能够生成更加鲁棒和可执行的方案，并且能够有效地利用环境的几何特性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要复杂操作的机器人任务，例如：在拥挤环境中进行物体抓取和放置、利用环境几何特性进行辅助操作、以及需要高精度动力学控制的装配任务。该方法能够提高机器人在复杂环境中的自主性和可靠性，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Autonomously performing tasks often requires robots to plan high-level discrete actions and continuous low-level motions to realize them. Previous TAMP algorithms have focused mainly on computational performance, completeness, or optimality by making the problem tractable through simplifications and abstractions. However, this comes at the cost of the resulting plans potentially failing to account for the dynamics or complex contacts necessary to reliably perform the task when object manipulation is required. Additionally, approaches that ignore effects of the low-level controllers may not obtain optimal or feasible plan realizations for the real system. We investigate the use of a GPU-parallelized physics simulator to compute realizations of plans with motion controllers, explicitly accounting for dynamics, and considering contacts with the environment. Using cross-entropy optimization, we sample the parameters of the controllers, or actions, to obtain low-cost solutions. Since our approach uses the same controllers as the real system, the robot can directly execute the computed plans. We demonstrate our approach for a set of tasks where the robot is able to exploit the environment's geometry to move an object. Website and code: https://andreumatoses.github.io/research/parallel-realization