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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01775v3
• Date: Sun, 7 Jan 2024 22:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 22:46:47.642362
• 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, Philip Huang, Krishna Murthy Jatavallabhula, Andrew Z. Li, Fabian Damken, Eric Heiden, Kevin Smith, Derek Nowrouzezahrai, Fabio Ramos, Florian Shkurti
• 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, 離散連続TAMP問題を連続領域上の推論問題に緩和する新しいTAMP手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.16439467078084
• 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. This can be inefficient as the width of the tree can grow exponentially with the number of possible actions and objects. In this paper, we propose a novel approach to TAMP that relaxes discrete-and-continuous TAMP problems into inference problems on a continuous domain. Our method, Stein Task and Motion Planning (STAMP) subsequently solves this new problem using a gradient-based variational inference algorithm called Stein Variational Gradient Descent, by obtaining gradients from a parallelized differentiable physics simulator. By introducing relaxations to the discrete variables, leveraging parallelization, and approaching TAMP as an Bayesian inference problem, our method is able to efficiently find multiple diverse plans in a single optimization run. We demonstrate our method on two TAMP problems and benchmark them against 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。 ツリーの幅は、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ので、これは非効率である。 本稿では,連続領域における離散・連続的タンプ問題を推論問題に緩和する新しいアプローチを提案する。 提案手法であるstein task and motion planning (stamp) は,並列微分可能な物理シミュレータから勾配を得ることにより,stein変分勾配と呼ばれる勾配に基づく変分推定アルゴリズムを用いてこの問題を解く。 離散変数に緩和を導入し、並列化を活用し、ベイジアン推論問題としてTAMPにアプローチすることにより、1つの最適化ランで複数の多様なプランを効率的に見つけることができる。 2つのTAMP問題に対して本手法を実証し,既存のTAMPベースラインと比較した。

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