論文の概要: Long-Horizon Task and Motion Planning with Functional Object-Oriented Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05800v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 19:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 15:37:50.055368
• Title: Long-Horizon Task and Motion Planning with Functional Object-Oriented Networks
• Title（参考訳）: 機能的オブジェクト指向ネットワークを用いた長距離タスクと運動計画
• Authors: David Paulius, Alejandro Agostini and Dongheui Lee
• Abstract要約: ロボットの知識グラフ表現として機能的オブジェクト指向ネットワーク(FOON)を導入した。 本稿では,FOONグラフをPDDLに基づくドメイン知識表現に変換する階層的タスク計画手法を提案する。 CoppeliaSimを使って計画から実行までのパイプライン全体をデモし、学習したアクションコンテキストを、これまで見たことのないシナリオにどのように拡張できるかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.94575713911189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Following work on joint object-action representations, functional object-oriented networks (FOON) were introduced as a knowledge graph representation for robots. Taking the form of a bipartite graph, a FOON contains symbolic (high-level) concepts useful to a robot's understanding of tasks and its environment for object-level planning. Prior to this paper, little has been done to demonstrate how task plans acquired from FOON via task tree retrieval can be executed by a robot, as the concepts in a FOON are too abstract for immediate execution. We propose a hierarchical task planning approach that translates a FOON graph into a PDDL-based representation of domain knowledge for manipulation planning. As a result of this process, a task plan can be acquired that a robot can execute from start to end, leveraging the use of action contexts and skills in the form of dynamic movement primitives (DMP). We demonstrate the entire pipeline from planning to execution using CoppeliaSim and show how learned action contexts can be extended to never-before-seen scenarios.
• Abstract（参考訳）: ロボットの知識グラフ表現として機能的オブジェクト指向ネットワーク(foon)が導入された。 FOONは、二部グラフの形で、ロボットがタスクやその環境をオブジェクトレベルの計画に理解するのに有用な象徴的な(高レベルな)概念を含んでいる。 本稿では,タスクツリー検索を通じてFOONから取得したタスクプランをロボットが実行可能であることを示すために,FOONの概念は即時実行には抽象的すぎるため,これまではほとんど実施されていない。 我々は,フォオングラフをpddlに基づくドメイン知識の表現に変換して操作計画を行う階層的タスク計画手法を提案する。 これにより、動作コンテキストとスキルを動的運動プリミティブ(DMP)の形で活用することにより、ロボットが最初から最後まで実行可能なタスクプランを取得することができる。 CoppeliaSimを使って計画から実行までのパイプライン全体をデモし、学習したアクションコンテキストを、これまで見たことのないシナリオに拡張する方法を示します。

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