Core Concepts
TAMPの新しいアプローチは、スケッチを使用して問題をサブ問題に分解し、幅と概念を活用することで効率的に解決する。
Abstract
TAMPの課題は、高次元の記号的なアクションシーケンスを見つけるための組み合わせ空間であるタスクプランニングと、ロボットの連続状態空間での「低レベル」パス探索が効果的に統合されること。
新しいアプローチでは、古典的な計画における幅とスケッチの概念が活用され、問題がサブ問題に分解される。
スケッチは幅1であり、適切な仮定下で線形時間で貪欲に解決可能なサブ問題へと分割されている。
実験結果では、提案手法が他のアプローチよりも優れた性能を示しており、複雑な問題でも効果的に対処している。
Stats
ロボットがオブジェクトを操作する3つの基本行動:オブジェクトを拾う(Pick)、置く(Place)、移動(Move-Base)。
Quotes
"The challenge in combined task and motion planning (TAMP) is the effective integration of a search over a combinatorial space, usually carried out by a task planner, and a search over a continuous configuration space, carried out by a motion planner."
"A sketch has width 1 if it decomposes the problem into subproblems that can be solved greedily in linear time."
"The proposed algorithm performs well in avoiding unhelpful actions, obtaining near-optimal solutions."