論文の概要: Optimal Integrated Task and Path Planning and Its Application to
Multi-Robot Pickup and Delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01277v1
- Date: Sat, 2 Mar 2024 17:48:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 14:30:19.912790
- Title: Optimal Integrated Task and Path Planning and Its Application to
Multi-Robot Pickup and Delivery
- Title（参考訳）: 最適統合型タスク・パス計画とマルチロボットピックアップ・デリバリーへの応用
- Authors: Aman Aryan, Manan Modi, Indranil Saha, Rupak Majumdar and Swarup
Mohalik
- Abstract要約: 本稿では,最適なタスクプランナと最適なパスプランナを組み合わせた,汎用的なマルチロボット計画機構を提案する。
統合プランナーは、タスクプランナーとパスプランナーの相互作用を通じて、ロボットに対して最適な衝突のない軌道を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.530860023128406
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a generic multi-robot planning mechanism that combines an optimal
task planner and an optimal path planner to provide a scalable solution for
complex multi-robot planning problems. The Integrated planner, through the
interaction of the task planner and the path planner, produces optimal
collision-free trajectories for the robots. We illustrate our general algorithm
on an object pick-and-drop planning problem in a warehouse scenario where a
group of robots is entrusted with moving objects from one location to another
in the workspace. We solve the task planning problem by reducing it into an
SMT-solving problem and employing the highly advanced SMT solver Z3 to solve
it. To generate collision-free movement of the robots, we extend the
state-of-the-art algorithm Conflict Based Search with Precedence Constraints
with several domain-specific constraints. We evaluate our integrated task and
path planner extensively on various instances of the object pick-and-drop
planning problem and compare its performance with a state-of-the-art
multi-robot classical planner. Experimental results demonstrate that our
planning mechanism can deal with complex planning problems and outperforms a
state-of-the-art classical planner both in terms of computation time and the
quality of the generated plan.
- Abstract（参考訳）: 複雑なマルチロボット計画問題に対するスケーラブルなソリューションを提供するために,最適なタスクプランナと最適なパスプランナを組み合わせた汎用的なマルチロボット計画機構を提案する。
統合プランナーは、タスクプランナーとパスプランナーの相互作用を通じて、ロボットに対して最適な衝突のない軌道を生成する。
我々は,ロボット群が作業空間内のある場所から別の場所への移動を委託される倉庫シナリオにおいて,オブジェクトのピック・アンド・ドロップ計画問題に関する一般的なアルゴリズムについて説明する。
タスク計画問題をSMT解決問題に還元し、高度に高度なSMT解決器Z3を用いて解決する。
ロボットの衝突のない動きを生成するために,最先端アルゴリズムのコンフリクトに基づく探索を,いくつかのドメイン固有の制約を伴う優先制約で拡張する。
我々は,オブジェクトピック・アンド・ドロップ計画問題の様々な事例において,統合タスクとパスプランナーを広範囲に評価し,その性能を最先端のマルチロボット古典プランナーと比較した。
実験の結果,提案手法は複雑な計画問題に対処でき,計算時間と生成した計画の品質の両面で最先端の古典的計画立案者を上回ることがわかった。
関連論文リスト
- A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements [51.54559117314768]
タスク・アンド・モーション・プランニング(タスク・アンド・モーション・プランニング、TAMP)は、自動化された計画問題の解決策を見つけるための問題である。
本稿では,TAMP問題のモデル化とベンチマークを行うための,汎用的でオープンソースのフレームワークを提案する。
移動エージェントと複数のタスク状態依存障害を含むTAMP問題を解決する革新的なメタ技術を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-11T14:57:57Z) - Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of
Motion Constraints [56.283944756315066]
本稿では,タスクとモーションプランニングを一つの検索に統一するTAMP手法を提案する。
我々のアプローチは、オフザシェルフAIサーチの計算効率を活用して、物理的に実現可能な計画が得られるような、オブジェクト中心の動作制約の抽象化に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:00:20Z) - Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning
Framework for Environments under Uncertainty [56.30846158280031]
具体的AIのためのタスクプランニングは、最も難しい問題の1つだ。
In-paintingとしての計画」というタスク非依存の手法を提案する。
提案するフレームワークは,様々な具体的AIタスクにおいて,有望なパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-02T10:07:17Z) - Optimal task and motion planning and execution for human-robot
multi-agent systems in dynamic environments [54.39292848359306]
本稿では,タスクのシーケンシング,割り当て,実行を最適化するタスクと動作計画の組み合わせを提案する。
このフレームワークはタスクとアクションの分離に依存しており、アクションはシンボル的タスクの幾何学的実現の可能な1つの可能性である。
ロボットアームと人間の作業員がモザイクを組み立てる共同製造シナリオにおけるアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T01:50:45Z) - Toward Efficient Task Planning for Dual-Arm Tabletop Object
Rearrangement [12.928188950810043]
非単調な再配置タスクでは、複雑なオブジェクトオブジェクトの依存関係が存在し、インスタンスを解決するために複数のオブジェクトを移動する必要があります。
本研究では,2つのアーム間で適切に分配可能なピック・n・プレース・シーケンスをスケジューリングするための効率的なタスク計画アルゴリズムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-17T05:11:14Z) - Simultaneous Contact-Rich Grasping and Locomotion via Distributed
Optimization Enabling Free-Climbing for Multi-Limbed Robots [60.06216976204385]
移動, 把握, 接触問題を同時に解くための効率的な運動計画フレームワークを提案する。
ハードウェア実験において提案手法を実証し, より短い計画時間で, 傾斜角45degで自由クライミングを含む様々な動作を実現できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T13:52:10Z) - Cooperative Task and Motion Planning for Multi-Arm Assembly Systems [32.56644393804845]
マルチロボット組立システムは、製造においてますます魅力的になりつつある。
それぞれのロボットがアイドルではなく同時に生産されることを保証する方法でこれらのシステムを計画することは困難である。
本稿では,ロボットのチームが複雑な空間構造を組み立てるための安全で低リスクな計画と協調的に計画するタスク・アンド・モーション・プランニング・フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-04T18:12:49Z) - Learning to Search in Task and Motion Planning with Streams [20.003445874753233]
ロボット工学におけるタスク計画問題と動作計画問題は、個別のタスク変数に対するシンボリック計画と、連続状態および動作変数に対する動作最適化を組み合わせたものである。
対象と事実の集合を最優先的に拡張する幾何学的情報に基づく記号プランナを提案する。
ブロックスタッキング操作タスクにおいて,このアルゴリズムを7DOFロボットアームに適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-25T15:58:31Z) - Anytime Stochastic Task and Motion Policies [12.72186877599064]
本稿では,タスクと動作計画を統合するための新しい手法を提案する。
我々のアルゴリズムは確率論的に完全であり、いつでも実現可能な解ポリシーを計算できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-28T00:23:39Z) - Dynamic Multi-Robot Task Allocation under Uncertainty and Temporal
Constraints [52.58352707495122]
本稿では,不確実性およびマルチエージェント協調の下での逐次意思決定における重要な計算課題を分離するマルチロボット割当アルゴリズムを提案する。
都市におけるマルチアームコンベヤベルトピック・アンド・プレイスとマルチドローン配送ディスパッチの2つの異なる領域における広範囲なシミュレーション結果について検証を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T01:10:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。