論文の概要: Sampling-Based Visibility Task Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01027v2
- Date: Mon, 10 Aug 2026 18:40:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-12 16:08:30.289339
- Title: Sampling-Based Visibility Task Planning
- Title（参考訳）: サンプリングに基づく可視性タスク計画
- Authors: Stav Ashur, Avishai Sintov,
- Abstract要約: 本稿では2つの新しいサンプリングベースアルゴリズムFOV-PRMとFOV-RRTを導入する。
FOV-PRMは環境を階層的に分解し、可視性の概念を活用し、ターゲットに対して明確な視線を持つ構成を効率的にサンプリングする。
特殊化されたInverse Kinematicsソルバにより、FOV-RRTはオポチュンモーメントにおいてターゲットの方向に"光る"ことができ、キー構成の迅速な発見が容易になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.156484100374059
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Robot Task and Motion Planning (TAMP) algorithms enable autonomous operation by incorporating the specific functions and constraints of end-effector tools, such as grippers or soldering irons, directly into the planning process. In this paper, we explore sampling-based TAMP algorithms specifically designed for a critical subset of devices whose unique properties make traditional planning methods ineffective. Visibility-based instruments, such as exteroceptive sensors, cameras, flashlights and directional antennas, are essential across a vast array of human activities. The unique properties of these devices, and particularly, their field-of-view, render many widely used heuristics and distance metrics less effective. We introduce two new sampling-based algorithms, FOV-PRM and FOV-RRT, designed to tackle visibility-based tasks. FOV-PRM employs a hierarchical decomposition of the environment, leveraging the concept of visibility integrity, to efficiently sample configurations with a clear line-of-sight to the target. A specialized Inverse Kinematics solver enables FOV-RRT to "glance" in the direction of the target at opportune moments, facilitating the rapid discovery of key configurations. We show that FOV-PRM and FOV-RRT achieve a higher success rate and faster runtimes compared to adaptations of RRT, PRM and VIR, through both simulated and physical experiments.
- Abstract（参考訳）: ロボットタスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)アルゴリズムは、グリッパーやはんだ付け鉄などのエンドエフェクタツールの特定の機能と制約を計画プロセスに直接組み込むことで、自律的な操作を可能にする。
本稿では,従来の計画手法を非効率にしているデバイスの重要なサブセットを対象としたサンプリングベースTAMPアルゴリズムについて検討する。
感光性センサー、カメラ、懐中電灯、指向性アンテナなど、可視性に基づく機器は、様々な人間の活動において不可欠である。
これらのデバイスの特徴、特にその視野は、多くの広く使われているヒューリスティックと距離のメトリクスをより効果的に表現する。
本稿では2つの新しいサンプリングベースアルゴリズムFOV-PRMとFOV-RRTを導入する。
FOV-PRMは環境を階層的に分解し、視界の整合性という概念を活用し、目標に対して明確な視線を持つ構成を効率的にサンプリングする。
特殊化されたInverse Kinematicsソルバにより、FOV-RRTはオポチュンモーメントにおいてターゲットの方向に"光る"ことができ、キー構成の迅速な発見が容易になる。
FOV-PRM, FOV-RRTは, RRT, PRM, VIRの適応と比較して, シミュレーションおよび物理実験により, 高い成功率と高速な実行を実現することを示す。
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