論文の概要: A Task-Motion Planning Framework Using Iteratively Deepened AND/OR Graph Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01549v1
• Date: Sun, 4 Apr 2021 07:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 07:37:37.929965
• Title: A Task-Motion Planning Framework Using Iteratively Deepened AND/OR Graph Networks
• Title（参考訳）: 反復深度及び/ORグラフネットワークを用いたタスク移動計画フレームワーク
• Authors: Hossein Karami and Antony Thomas and Fulvio Mastrogiovanni
• Abstract要約: 本稿では,TMP-IDAN (Iterative Deepened and/OR Graph Networks) を用いたタスク移動計画手法を提案する。 TMP-IDANはタスクレベルの状態とアクションをコンパクトに表現するためにAND/ORグラフネットワークベースの新しい抽象化を使用する。 バクスターロボットと最先端のロボティクスシミュレーターを用いて、アプローチの検証と能力評価を行います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3535770763481902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an approach for Task-Motion Planning (TMP) using Iterative Deepened AND/OR Graph Networks (TMP-IDAN) that uses an AND/OR graph network based novel abstraction for compactly representing the task-level states and actions. While retrieving a target object from clutter, the number of object re-arrangements required to grasp the target is not known ahead of time. To address this challenge, in contrast to traditional AND/OR graph-based planners, we grow the AND/OR graph online until the target grasp is feasible and thereby obtain a network of AND/OR graphs. The AND/OR graph network allows faster computations than traditional task planners. We validate our approach and evaluate its capabilities using a Baxter robot and a state-of-the-art robotics simulator in several challenging non-trivial cluttered table-top scenarios. The experiments show that our approach is readily scalable to increasing number of objects and different degrees of clutter.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タスクレベルの状態と動作をコンパクトに表現するために,AND/ORグラフネットワークに基づく新しい抽象化を用いた反復深化型および/ORグラフネットワーク(TMP-IDAN)を用いたタスク移動計画(TMP)を提案する。 ターゲットオブジェクトをクラッタから取り出す一方で、ターゲットをつかむのに必要なオブジェクトの再配列の数は事前には分かっていない。 この課題に対処するため、従来のAND/ORグラフベースのプランナとは対照的に、ターゲットの把握が可能になるまでAND/ORグラフをオンラインで成長させ、AND/ORグラフのネットワークを得る。 AND/ORグラフネットワークは従来のタスクプランナよりも高速な計算を可能にする。 本研究では,Baxterロボットと最先端のロボットシミュレータを用いて,非自明なテーブルトップシナリオにおけるアプローチの有効性を検証する。 実験によると、我々のアプローチは、オブジェクトの数が増えて、バラバラになりやすい。

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