Główne pojęcia
Durch die Integration von diskreter Aufgabenplanung und kontinuierlicher Trajektorienoptimierung, die Entwicklung adaptiver Meta-Lösungsalgorithmen sowie den Einsatz von Maschinellem Lernen zur Beschleunigung kostenintensiver Berechnungen, können Algorithmen für die Aufgaben- und Bewegungsplanung deutlich verbessert werden.
Streszczenie
Die Arbeit untersucht drei komplementäre Ansätze, um die Leistung von Algorithmen für die Aufgaben- und Bewegungsplanung (Task and Motion Planning, TAMP) zu verbessern:
- Integration von diskreter Aufgabenplanung und kontinuierlicher Trajektorienoptimierung:
- Entwicklung eines neuen Konflikt-basierten Lösungsverfahrens, das automatisch erkennt, warum ein Aufgabenplan aufgrund physikalischer Beschränkungen scheitern könnte. Diese Informationen werden dann an den Aufgabenplaner zurückgegeben, was zu einer effizienten und intuitiven Schnittstelle zwischen Aufgaben- und Bewegungsplanung führt.
- Adaptive Meta-Lösungsalgorithmen für TAMP:
- Analyse der Stärken und Schwächen von stichprobenbasierten und optimierungsbasierten Ansätzen für verschiedene TAMP-Probleme.
- Entwicklung von Meta-Lösungsalgorithmen, die automatisch auswählen, welche Berechnungen und Algorithmen am besten geeignet sind, um ein gegebenes Problem schnell zu lösen.
- Beschleunigung modellbasierter TAMP-Lösungsverfahren durch Maschinelles Lernen:
- Verwendung tiefer generativer Modelle, um die Optimierung nichtlinearer Programme zu beschleunigen.
- Training von Graphen-Klassifikatoren, um effizient zu erkennen, welche Beschränkungen in einem überbestimmten Optimierungsproblem verletzt sind.
Zentral für alle Beiträge ist eine verfeinerte, faktorisierte Darstellung der Trajektorienoptimierungsprobleme innerhalb von TAMP. Diese Struktur erleichtert nicht nur eine effizientere Planung und Kodierung geometrischer Unlösbarkeiten, sondern ermöglicht auch bessere Generalisierung in neuronalen Architekturen.
Statystyki
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Cytaty
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