論文の概要: STAMP: Differentiable Task and Motion Planning via Stein Variational Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01775v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 03:53:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 17:47:54.092571
• Title: STAMP: Differentiable Task and Motion Planning via Stein Variational Gradient Descent
• Title（参考訳）: stamp:stein変分勾配降下による微分可能タスクと動作計画
• Authors: Yewon Lee (1), Philip Huang (2), Krishna Murthy Jatavallabhula (3), Andrew Z. Li (1), Fabian Damken (1 and 4), Eric Heiden (5), Kevin Smith (3), Derek Nowrouzezahrai (6), Fabio Ramos (5 and 7), Florian Shkurti (1) ((1) University of Toronto, (2) Carnegie Mellon University, (3) Massachusetts Institute of Technology, (4) Technische Universitat Darmstadt, (5) NVIDIA, (6) McGill University, (7) University of Sydney)
• Abstract要約: 道具の使用や部品の組み立てなど、多くの操作タスクの計画には、記号的および幾何学的推論が必要であることが多い。 タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アルゴリズムは通常、高レベルのタスク・シーケンスを木探索することでこれらの問題を解決する。 本稿では,並列化と微分可能シミュレーションを利用して,多種多様な計画の効率的な探索を行う,Stin Task and Motion Planning (STAMP) という新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25668095234757676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Planning for many manipulation tasks, such as using tools or assembling parts, often requires both symbolic and geometric reasoning. Task and Motion Planning (TAMP) algorithms typically solve these problems by conducting a tree search over high-level task sequences while checking for kinematic and dynamic feasibility. While performant, most existing algorithms are highly inefficient as their time complexity grows exponentially with the number of possible actions and objects. Additionally, they only find a single solution to problems in which many feasible plans may exist. To address these limitations, we propose a novel algorithm called Stein Task and Motion Planning (STAMP) that leverages parallelization and differentiable simulation to efficiently search for multiple diverse plans. STAMP relaxes discrete-and-continuous TAMP problems into continuous optimization problems that can be solved using variational inference. Our algorithm builds upon Stein Variational Gradient Descent, a gradient-based variational inference algorithm, and parallelized differentiable physics simulators on the GPU to efficiently obtain gradients for inference. Further, we employ imitation learning to introduce action abstractions that reduce the inference problem to lower dimensions. We demonstrate our method on two TAMP problems and empirically show that STAMP is able to: 1) produce multiple diverse plans in parallel; and 2) search for plans more efficiently compared to existing TAMP baselines.
• Abstract（参考訳）: ツールの使用や部品の組み立てなど、多くの操作タスクの計画には、しばしば象徴的および幾何学的推論が必要である。 タスク・アンド・モーション・プランニング (tamp) アルゴリズムは通常、高レベルなタスクシーケンス上で木探索を行い、キネマティックかつダイナミックな実行可能性をチェックすることでこれらの問題を解決する。 パフォーマンスは高いが、既存のアルゴリズムの多くは、時間複雑性が可能なアクションやオブジェクトの数で指数関数的に増加するため、非常に非効率である。 さらに、実現可能な多くの計画が存在するかもしれない問題に対する単一の解決策しか見つからない。 これらの制約に対処するために,並列化と微分可能シミュレーションを利用したstein task and motion planning (stamp) と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 STAMPは離散的かつ連続的なTAMP問題を、変分推論を用いて解決できる連続最適化問題に緩和する。 このアルゴリズムは、勾配に基づく変分推論アルゴリズムであるStein Variational Gradient Descentと、GPU上の並列化微分可能な物理シミュレータに基づいて、推論の勾配を効率的に取得する。 さらに, 模倣学習を用いて, 推論問題を少ない次元に還元する動作抽象化を導入する。 2つのTAMP問題に対して本手法を実証し,STAMPが可能であることを示す。 1) 複数の多様な計画が並行して作成され 2)既存のTAMPベースラインよりも効率的に計画の探索を行う。

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