論文の概要: A Framework for Task and Motion Planning based on Expanding AND/OR Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00317v1
• Date: Sat, 30 Aug 2025 02:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.174348
• Title: A Framework for Task and Motion Planning based on Expanding AND/OR Graphs
• Title（参考訳）: 拡張型および/ORグラフに基づくタスクと動作計画のためのフレームワーク
• Abstract要約: タスク・アンド・モーション・プランニング(TMP)は、自律的なサービス、表面操作、さらには軌道上でのミッションにおいて重要である。 本稿では、TMP-EAOGと呼ばれる拡張AND/ORグラフに基づくTMPフレームワークを導入し、異なるシナリオへの適応性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1486269481946754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robot autonomy in space environments presents unique challenges, including high perception and motion uncertainty, strict kinematic constraints, and limited opportunities for human intervention. Therefore, Task and Motion Planning (TMP) may be critical for autonomous servicing, surface operations, or even in-orbit missions, just to name a few, as it models tasks as discrete action sequencing integrated with continuous motion feasibility assessments. In this paper, we introduce a TMP framework based on expanding AND/OR graphs, referred to as TMP-EAOG, and demonstrate its adaptability to different scenarios. TMP-EAOG encodes task-level abstractions within an AND/OR graph, which expands iteratively as the plan is executed, and performs in-the-loop motion planning assessments to ascertain their feasibility. As a consequence, TMP-EAOG is characterised by the desirable properties of (i) robustness to a certain degree of uncertainty, because AND/OR graph expansion can accommodate for unpredictable information about the robot environment, (ii) controlled autonomy, since an AND/OR graph can be validated by human experts, and (iii) bounded flexibility, in that unexpected events, including the assessment of unfeasible motions, can lead to different courses of action as alternative paths in the AND/OR graph. We evaluate TMP-EAOG on two benchmark domains. We use a simulated mobile manipulator as a proxy for space-grade autonomous robots. Our evaluation shows that TMP-EAOG can deal with a wide range of challenges in the benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 宇宙環境におけるロボットの自律性は、高い知覚と運動の不確実性、厳密な運動的制約、人間の介入の限られた機会など、独特な課題を示す。 したがって、タスク・アンド・モーション・プランニング(TMP)は、自律的なサービシング、表面操作、さらには軌道上のミッションにおいて、タスクを連続的なモーション・フィージビリティーアセスメントと統合された離散的なアクションシークエンシングとしてモデル化するものとして、いくつかの例を挙げることができる。 本稿では,TMP-EAOGと呼ばれる拡張AND/ORグラフに基づくTMPフレームワークを提案する。 TMP-EAOGは、計画実行時に反復的に拡張するAND/ORグラフ内のタスクレベルの抽象化を符号化し、その実現可能性を確認するためにループ内動作計画アセスメントを実行する。 その結果、TMP-EAOGは望ましい性質によって特徴づけられる。 一 ロボット環境に関する予測不能な情報に対応できるため、一定の不確実性に頑健である。 二 人的専門家によるAND/ORグラフの検証が可能なため、自治管理 3) 有界な柔軟性は、予期せぬ動きの評価を含む予期せぬ事象は、AND/ORグラフの代替経路として異なる行動経路を導出することができる。 2つのベンチマーク領域でTMP-EAOGを評価する。 我々は、宇宙グレードの自律ロボットのプロキシとして、シミュレートされた移動マニピュレータを使用する。 評価の結果,TMP-EAOGはベンチマークにおいて幅広い課題に対処できることがわかった。

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