論文の概要: Partially Observable Task and Motion Planning with Uncertainty and Risk Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10454v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 16:42:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 16:21:13.773327
• Title: Partially Observable Task and Motion Planning with Uncertainty and Risk Awareness
• Title（参考訳）: 不確実性とリスクを意識した部分観測可能なタスクと動作計画
• Authors: Aidan Curtis, George Matheos, Nishad Gothoskar, Vikash Mansinghka, Joshua Tenenbaum, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling,
• Abstract要約: 統合型タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、長期のロボット操作とナビゲーションの問題を一般化するための貴重なアプローチであることが証明されている。 これらの仮定は、プランナーが情報を収集し、リスクを認識した意思決定を行う能力を制限します。 本研究では,初期状態と行動結果の不確実性を伴う長期計画問題を効果的に解決できる不確実性とリスク認識(TAMPURA)を備えたTAMP戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.77182116081535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrated task and motion planning (TAMP) has proven to be a valuable approach to generalizable long-horizon robotic manipulation and navigation problems. However, the typical TAMP problem formulation assumes full observability and deterministic action effects. These assumptions limit the ability of the planner to gather information and make decisions that are risk-aware. We propose a strategy for TAMP with Uncertainty and Risk Awareness (TAMPURA) that is capable of efficiently solving long-horizon planning problems with initial-state and action outcome uncertainty, including problems that require information gathering and avoiding undesirable and irreversible outcomes. Our planner reasons under uncertainty at both the abstract task level and continuous controller level. Given a set of closed-loop goal-conditioned controllers operating in the primitive action space and a description of their preconditions and potential capabilities, we learn a high-level abstraction that can be solved efficiently and then refined to continuous actions for execution. We demonstrate our approach on several robotics problems where uncertainty is a crucial factor and show that reasoning under uncertainty in these problems outperforms previously proposed determinized planning, direct search, and reinforcement learning strategies. Lastly, we demonstrate our planner on two real-world robotics problems using recent advancements in probabilistic perception.
• Abstract（参考訳）: 統合型タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)は、長期のロボット操作とナビゲーションの問題を一般化するための貴重なアプローチであることが証明されている。 しかし、典型的なTAMP問題の定式化は、完全な可観測性と決定論的作用効果を仮定する。 これらの仮定は、プランナーが情報を収集し、リスクを認識した意思決定を行う能力を制限します。 本稿では,不確実性とリスク認識(TAMPURA)を伴うTAMPの戦略を提案する。これは,情報収集や望ましくない,不可逆的な結果の回避といった問題を含む,初期状態および行動結果の不確実性による長期計画問題の解決を効率的に行うことができる。 私たちのプランナーは、抽象的なタスクレベルと継続的コントローラレベルの両方において不確実な理由があります。 プリミティブアクション空間で動作する閉ループ目標条件制御器のセットと,そのプリコンディションと潜在能力を記述した上で,効率よく解き,実行のための連続動作に洗練される高レベルな抽象化を学習する。 我々は、不確実性が重要な要因であるいくつかのロボット問題に対するアプローチを実証し、これらの問題における不確実性に基づく推論が、以前に提案された決定的計画、直接探索、強化学習戦略より優れていることを示す。 最後に、確率論的認識の最近の進歩を利用して、2つの実世界のロボティクス問題に関するプランナーを実演する。

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