COAST：用于任务与运动规划的约束与流
机器人学
2024-05-15 v1
摘要
任务与运动规划（TAMP）算法通过将任务规划与运动规划相结合来解决长时程机器人任务；任务规划器提出一系列朝向目标状态的动作，而运动规划器验证该动作序列对机器人是否在几何上可行。然而，SOTA 的 TAMP 算法不能很好地随任务难度进行扩展，并且需要不切实际的时间来解决相对较小的问题。我们提出了用于任务与运动规划的约束与流（COAST），这是一种概率完备的、基于采样的 TAMP 算法，它将基于流的运动规划与高效的、受约束的任务规划策略相结合。我们在三个具有挑战性的 TAMP 领域验证了 COAST，并证明我们的方法在累积任务规划时间方面比基线高出一个数量级。您可以在我们的项目\href{https://branvu.github.io/coast.github.io}{网站}上找到更多补充材料。
引用
@article{arxiv.2405.08572,
title = {COAST: Constraints and Streams for Task and Motion Planning},
author = {Brandon Vu and Toki Migimatsu and Jeannette Bohg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.08572},
year = {2024}
}