面向长程移动操作规划的符号状态空间优化
机器人学
2023-07-25 v1
摘要
在现有的任务与运动规划（TAMP）研究中，通常假设专家手动指定用于任务级规划的状态空间。一个良好构建的状态空间能够实现有限计算资源在任务规划与运动规划之间的理想分配。然而，在实践中开发此类任务级状态空间可能并非易事。在本文中，我们考虑一个包含重复导航与操作的长时间跨度移动操作领域。我们提出符号状态空间优化（S3O），用于计算一组抽象位置及其二维几何接地，以在此类领域中生成任务-运动规划。我们的方法已在仿真中得到广泛评估，并展示于一台真实移动操作机器人清理餐桌的任务中。结果表明，所提方法在任务完成率与执行时间上优于 TAMP 基线。
引用
@article{arxiv.2307.11889,
title = {Symbolic State Space Optimization for Long Horizon Mobile Manipulation Planning},
author = {Xiaohan Zhang and Yifeng Zhu and Yan Ding and Yuqian Jiang and Yuke Zhu and Peter Stone and Shiqi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11889},
year = {2023}
}
备注
To be published in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2023