Vi presenterar en ny algoritm för uppgifts- och rörelseplanering (TMP) och diskuterar de krav och abstraktioner som krävs för att få robusta lösningar för TMP i allmänhet. Vår Iteratively Deepened Task and Motion Planning (IDTMP) metod är probabilistically-fullständig och erbjuder förbättrad prestanda och allmänhet jämfört med en liknande, state-of-t heart, probabilisticly-fullständig planerare. Den viktigaste idén med IDTMP är att utnyttja inkrementell begränsningslösning för att på ett effektivt sätt lägga till och undanröja hinder för rörelseförutsättningar på uppgiftsnivå. Vi validerar IDTP på en fysisk manipulator och utvärderar skalbarhet på scenarier med många objekt och långa planer, visar ordning-av-magnitud vinster jämfört med riktmärke planeraren och en fyra gånger självjämförande hastighet upp från våra förlängningar. Slutligen, förutom att beskriva en ny metod för TMP och dess genomförande på en fysisk robot, lägger vi också fram krav och abstraktioner för utvecklingen av liknande planerare i framtiden.
Till exempel demonstrerades en iterativ TMP-algoritm på omgrupperingsuppgifter, med begränsningar för rörelse genomförbarhet avlägsnas på uppgiftsnivå REF.
Incremental Task and Motion Planning: A Constraint-Based Approach
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}