ニューラルオブジェクト記述子を用いた汎用性の高い長期計画：NOD-TAMP

本稿では、従来のタスクとモーションプランニング（TAMP）フレームワークにニューラルオブジェクト記述子（NOD）を統合することで、少数のデモンストレーションから複雑な長期操作タスクを汎化できる新しいロボット学習手法、NOD-TAMPを提案する。