Imagine-TAMP: Imagination-Guided Task and Motion Planning in Partial Observability
作者: Antareep Singha, Shivaram Kumar, Yoonwoo Kim, Yoonchang Sung
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-17
💡 一句话要点
提出Imagine-TAMP以解决部分可观测环境中的任务与运动规划问题
🎯 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 部分可观测性 机器人决策 语义理解 几何想象 自动化技术 智能系统
📋 核心要点
- 现有的任务与运动规划方法在处理部分可观测环境时，无法有效评估观察与操控之间的权衡，导致决策效率低下。
- Imagine-TAMP通过语义和几何想象，提供了一种新的框架，能够在做出运动规划决策前评估不同的任务策略。
- 实验结果显示，使用非单位几何评估的成功率从46%提升至84%，且在真实机器人上规划时间减少了32%。
📝 摘要（中文）
在杂乱环境中操作的机器人常常需要操控位置仅部分可观测的物体。一个核心挑战是决定是获取额外观察还是先操控可能遮挡目标的物体。传统的任务与运动规划（TAMP）方法通常通过符号动作成本或昂贵的几何规划来做出这一决策，但这些方法未能充分捕捉观察揭示遮挡目标的可能性。本文提出了Imagine-TAMP，一个交替规划与执行的框架，利用语义和几何想象在部分可观测性下比较替代的任务级策略，从而在承诺昂贵的运动规划之前进行评估。实验表明，想象引导的评估显著改善了观察与操控的决策。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是在部分可观测环境中，机器人如何有效决策是获取额外观察还是先操控遮挡物体的问题。现有方法在这一决策上存在效率低下和信息利用不足的痛点。
核心思路：Imagine-TAMP的核心思路是通过语义和几何想象，评估不同任务策略的有效性，从而在做出昂贵的运动规划之前优化决策过程。这样的设计使得机器人能够更好地理解目标与可见物体之间的关系。
技术框架：Imagine-TAMP的整体架构包括目标假设生成、场景想象、符号计划生成和执行四个主要模块。首先，利用视觉-语言模型生成目标位置的粒子信念，然后通过生成场景模型估计未观察区域的几何形状，接着生成多个符号计划骨架并评估其成本，最后执行选定的计划并进行必要的重规划。
关键创新：本研究的关键创新在于引入了想象引导的评估机制，使得机器人在决策过程中能够更好地平衡观察与操控的成本，从而显著提高了任务成功率和效率。与传统方法相比，Imagine-TAMP能够更准确地评估遮挡物的影响。
关键设计：在实现过程中，采用了非单位成本评估来近似操控努力和目标可见性，并设计了基于语义关系的信念更新机制，以便在执行过程中实时调整决策。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Imagine-TAMP在视角受限的货架场景中，非单位几何评估将成功率从46%提升至84%。在真实机器人实验中，完整系统的规划时间相较于仅使用几何评估的对照组减少了32%。
🎯 应用场景
Imagine-TAMP的研究成果在机器人操作、自动化仓库管理和智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过提高机器人在复杂环境中的决策能力，该技术能够显著提升任务执行的效率和成功率，未来可能推动更智能的自主系统发展。
📄 摘要（原文）
Robots operating in cluttered environments must often manipulate objects whose locations are only partially observable. A central challenge is deciding whether to acquire another observation or to first manipulate objects that may occlude the target. Conventional task and motion planning (TAMP) approaches typically make this decision using symbolic action costs or expensive geometric planning, neither of which adequately captures how likely an observation is to reveal an occluded target. We introduce Imagine-TAMP, an interleaved planning and execution framework that uses semantic and geometric imagination to compare alternative task-level strategies under partial observability before committing to expensive motion planning. A vision-language model shapes a particle belief over target locations using commonsense relationships between the target and visible objects, while a generative scene model estimates plausible geometry in unobserved regions. Given a target hypothesis and imagined scene, Imagine-TAMP generates multiple symbolic plan skeletons and assigns non-unit costs that approximate both manipulation effort and target visibility from sensing actions, distinguishing a short but poorly informative observation strategy from a longer strategy that first manipulates an occluder to better expose the target. The selected skeleton is then refined into a feasible continuous plan and executed, with new observations updating the belief and triggering replanning when necessary. Experiments show that imagination-guided evaluation improves observation-versus-manipulation decisions: in viewpoint-constrained shelf scenes, non-unit geometric evaluation increases success from 46.0% to 84.0%, while semantic belief shaping further reduces manipulation and replanning. On a real robot, the complete system reduces planning time by 32% relative to a geometry-only ablation.