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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01775v4
• Date: Sun, 29 Sep 2024 04:43:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:14.920849
• Title: STAMP: Differentiable Task and Motion Planning via Stein Variational Gradient Descent
• Title（参考訳）: STAMP: 定常変分勾配線による可変タスクと運動計画
• Authors: Yewon Lee, Andrew Z. Li, Philip Huang, Eric Heiden, Krishna Murthy Jatavallabhula, Fabian Damken, Kevin Smith, Derek Nowrouzezahrai, Fabio Ramos, Florian Shkurti,
• Abstract要約: シーケンシャルなロボティクスタスクの計画には、しばしば記号的および幾何学的推論を必要とする。 TAMPアルゴリズムは、運動学的および動的実現可能性を確認しながら、高レベルのタスクシーケンス上でツリーサーチを実行することで、これらの問題を解決するのが一般的である。 本稿では,ハイブリッド最適化問題を連続領域に緩和するSTAMP(Stein Task and Motion Planning)という新しいTAMP手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.96763689715956
• License:
• Abstract: Planning for sequential robotics tasks often requires integrated symbolic and geometric reasoning. TAMP algorithms typically solve these problems by performing a tree search over high-level task sequences while checking for kinematic and dynamic feasibility. This can be inefficient because, typically, candidate task plans resulting from the tree search ignore geometric information. This often leads to motion planning failures that require expensive backtracking steps to find alternative task plans. We propose a novel approach to TAMP called Stein Task and Motion Planning (STAMP) that relaxes the hybrid optimization problem into a continuous domain. This allows us to leverage gradients from differentiable physics simulation to fully optimize discrete and continuous plan parameters for TAMP. In particular, we solve the optimization problem using a gradient-based variational inference algorithm called Stein Variational Gradient Descent. This allows us to find a distribution of solutions within a single optimization run. Furthermore, we use an off-the-shelf differentiable physics simulator that is parallelized on the GPU to run parallelized inference over diverse plan parameters. We demonstrate our method on a variety of problems and show that it can find multiple diverse plans in a single optimization run while also being significantly faster than existing approaches.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルなロボティクスタスクの計画には、しばしば記号的および幾何学的推論を必要とする。 TAMPアルゴリズムは、運動学的および動的実現可能性を確認しながら、高レベルのタスクシーケンス上でツリーサーチを実行することで、これらの問題を解決するのが一般的である。 これは、通常、ツリー探索による候補タスク計画が幾何学的情報を無視しているため、非効率である可能性がある。 これはしばしば、別のタスク計画を見つけるために高価なバックトラックステップを必要とする動作計画の失敗につながる。 本稿では,ハイブリッド最適化問題を連続領域に緩和するSTAMP(Stein Task and Motion Planning)という新しいTAMP手法を提案する。 これにより、微分可能な物理シミュレーションの勾配を利用して、TAMPの離散的かつ連続的な計画パラメータを完全に最適化することができる。 特に、勾配に基づく変分推定アルゴリズム(Stein Variational Gradient Descent)を用いて最適化問題を解く。 これにより、単一の最適化実行内でソリューションの分布を見つけることができます。 さらに、GPU上で並列化され、多様な計画パラメータ上で並列化推論を実行する、オフザシェルフ微分可能な物理シミュレータを使用する。 提案手法は様々な問題に対して実証し,既存の手法よりもはるかに高速でありながら,単一最適化の実行時に複数の多様な計画を見出すことができることを示す。

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