Abstract-Behovet av kombinerad uppgifts- och rörelseplanering inom robotik är väl förstått. Lösningar på detta problem har vanligtvis förlitat sig på särskilda ändamål, integrerade implementationer av aktivitetsplanering och rörelseplanering algoritmer. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som använder off-the-shelf uppgift planerare och motion planerare och gör inga antaganden om deras genomförande. Detta gör det möjligt för oss att direkt bygga vidare på och dra nytta av den omfattande litteraturen och de senaste framstegen i uppgiftsplanering och rörelseplanering. Den använder en ny representational abstraktion och kräver endast att misslyckanden med att beräkna en rörelseplan för en åtgärd på hög nivå kan identifieras och uttryckas i form av logiska predikat på uppgiftsnivå. Vi utvärderar tillvägagångssättet och illustrerar dess robusthet genom ett antal experiment med hjälp av en toppmodern robotsimulator och en PR2-robot. Dessa experiment visar att systemet utför en mängd olika utmanande uppgifter som att dra nytta av en bricka när man lägger ut ett bord för middag och plockar föremål från belamrade miljöer där andra objekt måste ordnas om innan målobjektet kan nås.
Task and Motion Planning: Omarrangering är en speciell instans av det allmänna problemet Task and Motion Planning (TMP) REF.
Combined task and motion planning through an extensible planner-independent interface layer
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}