I detta dokument föreslår vi en inlärningsalgoritm som påskyndar sökningen i uppgifts- och rörelseplaneringsproblem. Vår algoritm föreslår lösningar på tre olika utmaningar som uppstår när man lär sig att förbättra planeringseffektiviteten: vad man ska förutsäga, hur man ska representera ett planeringsproblem och hur man överför kunskap från en problematik till en annan. Vi föreslår en metod som förutsäger begränsningar i sökutrymmet baserat på en allmän representation av ett planeringsproblem, kallat poäng-utrymme, där vi representerar ett problematiskt fall när det gäller prestandan hos en uppsättning lösningar som hittills har försökt. Med hjälp av denna representation överför vi kunskap, i form av begränsningar, från tidigare problem baserat på likheten i poäng-rymden. Vi utformar en sekventiell algoritm som effektivt förutsäger dessa begränsningar och utvärderar den i tre olika utmanande uppgifts- och rörelseplaneringsproblem. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt utför order av magnituder snabbare än en ovägd planerare.
För att lära sig styra sökningen i kontinuerliga rymdplaneringsproblem beskriver REF ett tillvägagångssätt för att förutsäga begränsningar av lösningsutrymmet snarare än en värdefunktion eller en åtgärd i sig.
Learning to guide task and motion planning using score-space representation
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}