論文の概要: Planning and Acting While the Clock Ticks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14796v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 19:18:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 19:16:32.962634
- Title: Planning and Acting While the Clock Ticks
- Title(参考訳): 時計のひねりにかかわる計画と行動
- Authors: Andrew Coles, Erez Karpas, Andrey Lavrinenko, Wheeler Ruml, Solomon Eyal Shimony, Shahaf Shperberg,
- Abstract要約: 時間的プレッシャーのある問題では、最初のアクションを実行する前に、タイミングが厳しすぎて計画が完了できない。
計画終了前にアクションを発行(実行)できる並列計画と実行という,新たな問題設定を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.783791140860528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Standard temporal planning assumes that planning takes place offline and then execution starts at time 0. Recently, situated temporal planning was introduced, where planning starts at time 0 and execution occurs after planning terminates. Situated temporal planning reflects a more realistic scenario where time passes during planning. However, in situated temporal planning a complete plan must be generated before any action is executed. In some problems with time pressure, timing is too tight to complete planning before the first action must be executed. For example, an autonomous car that has a truck backing towards it should probably move out of the way now and plan how to get to its destination later. In this paper, we propose a new problem setting: concurrent planning and execution, in which actions can be dispatched (executed) before planning terminates. Unlike previous work on planning and execution, we must handle wall clock deadlines that affect action applicability and goal achievement (as in situated planning) while also supporting dispatching actions before a complete plan has been found. We extend previous work on metareasoning for situated temporal planning to develop an algorithm for this new setting. Our empirical evaluation shows that when there is strong time pressure, our approach outperforms situated temporal planning.
- Abstract(参考訳): 標準的な時間計画では、プランニングはオフラインで行われ、実行は0時に始まると仮定する。
近年,計画開始時刻0から開始し,計画終了後の実行が可能な時間計画が導入された。
仮設の時間計画は、計画中に時間が経過するより現実的なシナリオを反映している。
しかし、場所の時間的計画では、完全な計画が実行前に作成されなければならない。
時間的プレッシャーのある問題では、最初のアクションを実行する前に、タイミングが厳しすぎて計画が完了できない。
例えば、トラックが車に向かっている自動運転車は、おそらく今から出て行き、あとで目的地に着く計画を立てるべきだろう。
本稿では,計画終了前に行動の発送(実行)が可能な並列計画と実行という,新たな問題設定を提案する。
計画と実行に関する以前の作業とは異なり、完全な計画が見つかる前にディスパッチアクションをサポートする一方で、アクションの適用性と目標達成に影響を及ぼす壁時計の期限を処理する必要があります。
我々は、新しい設定のためのアルゴリズムを開発するために、時間的位置計画のためのメタレゾン化に関する以前の研究を拡張した。
我々の経験的評価は、強い時間的プレッシャーがある場合、我々のアプローチは時間的計画よりも優れていることを示している。
関連論文リスト
- Intelligent Execution through Plan Analysis [11.771743106780102]
計画は世界について仮定する。
計画を実行する場合、通常、仮定は満たされない。
代わりに私たちは、ポジティブな影響や、より良い計画を見つける機会に重点を置いています。
いくつかのパラダイム的なロボットタスクの実験は、アプローチが標準的な計画戦略よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T18:23:36Z) - 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) - EIPE-text: Evaluation-Guided Iterative Plan Extraction for Long-Form
Narrative Text Generation [114.50719922069261]
長文物語テキスト生成のための評価誘導反復計画抽出法(EIPE-text)を提案する。
EIPEテキストには、計画抽出、学習、推論の3段階がある。
小説やストーリーテリングの分野におけるEIPEテキストの有効性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T10:21:37Z) - Skip-Plan: Procedure Planning in Instructional Videos via Condensed
Action Space Learning [85.84504287685884]
Skip-Plan(スキップ・プラン)は、訓練ビデオにおけるプロシージャ計画のための凝縮された行動空間学習法である。
アクションチェーン内の不確実なノードやエッジをスキップすることで、長いシーケンス関数と複雑なシーケンス関数を短いが信頼できるものに転送する。
我々のモデルは、凝縮された作用空間内のアクションシーケンス内で、あらゆる種類の信頼できる部分関係を探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-01T08:02:33Z) - A Formal Metareasoning Model of Concurrent Planning and Execution [22.963769931698874]
この作業は、計画と実行を同時に行う、原則付きタイムアウェアエグゼクティブの基盤となるものです。
時間内に解決可能な特別事例を特定し, 欲求解アルゴリズムを開発し, 探索問題から抽出した事例を検証した結果, 有望な実用性を実現する方法がいくつか見出された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-05T13:05:26Z) - Robust Hierarchical Planning with Policy Delegation [6.1678491628787455]
本稿では,デリゲートの原理に基づく階層計画のための新しいフレームワークとアルゴリズムを提案する。
このプランニング手法は、様々な領域における古典的なプランニングと強化学習技術に対して、実験的に非常に競争力があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-25T04:36:20Z) - Planning with Learned Object Importance in Large Problem Instances using
Graph Neural Networks [28.488201307961624]
現実の計画問題は、数百から数千ものオブジェクトを巻き込むことが多い。
単一推論パスにおけるオブジェクトの重要性を予測するためのグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法では,プランナと遷移モデルをブラックボックスとして扱い,既製のプランナで使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-11T18:55:08Z) - Long-Horizon Visual Planning with Goal-Conditioned Hierarchical
Predictors [124.30562402952319]
未来に予測し、計画する能力は、世界で行動するエージェントにとって基本である。
視覚的予測と計画のための現在の学習手法は、長期的タスクでは失敗する。
本稿では,これらの制約を克服可能な視覚的予測と計画のためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T17:58:56Z) - Divide-and-Conquer Monte Carlo Tree Search For Goal-Directed Planning [78.65083326918351]
暗黙的な逐次計画の仮定に代わるものを検討する。
本稿では,最適計画の近似を行うため,Divide-and-Conquer Monte Carlo Tree Search (DC-MCTS)を提案する。
計画順序に対するこのアルゴリズム的柔軟性は,グリッドワールドにおけるナビゲーションタスクの改善に繋がることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T18:08:58Z) - The Efficiency of Human Cognition Reflects Planned Information
Processing [40.51474966524166]
タスク全体の構造の関数として、人々がどのように計画し、メタプランを行うべきかを予測します。
人々の反応時間は、情報処理の計画的な利用を反映している。
計画計画のこの定式化は、人間と機械の両方における階層的計画、状態抽象化、認知制御の機能に関する新たな洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-13T20:34:33Z)
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。