基于功能面向对象网络的长时域规划与执行
机器人学
2023-06-05 v6 人工智能
摘要
继关于联合对象-动作表示的工作之后，功能面向对象网络（FOON）被引入作为机器人的知识图表示。FOON 包含对机器人理解任务及其环境以进行对象级规划有用的符号概念。在这项工作之前，鲜有研究展示从 FOON 获取的规划如何由机器人执行，因为 FOON 中的概念过于抽象而无法执行。为此，我们提出利用对象级知识作为 FOON 进行任务规划与执行的思路。我们的方法自动将 FOON 转换为 PDDL，并在分层规划流程中借助现成规划器、动作上下文与机器人技能来生成可执行的任务规划。我们在 CoppeliaSim 中的长时域任务上演示了整体方法，并展示了习得的动作上下文如何扩展到前所未见的场景。
引用
@article{arxiv.2207.05800,
title = {Long-Horizon Planning and Execution with Functional Object-Oriented Networks},
author = {David Paulius and Alejandro Agostini and Dongheui Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.05800},
year = {2023}
}
备注
To be published in RA-L, 8 pages, Joint First Authors (Alejandro and David). For project website, see https://davidpaulius.github.io/foon-lhpe