Sep, 2021

发现用于通用任务和动作规划的状态和动作抽象

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TL;DR本文提出一种算法，用于通过学习特征、抽象和广义计划来解决连续机器人任务和运动规划中的困难问题。研究表明，仅使用少量示例学习的简单广义计划可以用于优化 TAMP 求解器的搜索效率。
generalized planningalgorithm-like policytask and motion planningphysical constraintssearch efficiency
发现论文，激发创造
  • 学习特征和抽象行动以计算广义计划

    本文介绍了一种结合自动学习和规划的方法来解决泛化计划问题，主要通过 Max SAT 表达式从已知实例的状态变迁中自动学习特征和抽象动作，并使用 fully observable 非确定性规划器生成泛化计划。实验结果展示了该方法的有效性。

    Nov, 2018

  • 几何任务与运动规划的表示、学习和规划算法

    该论文介绍了一种用于引导几何任务和运动计划（GTAMP）的学习框架，它通过引入新颖的 planner 来扩展启发式搜索与随机采样和启发式函数相结合，以解决 GTAMP 问题中的困难，并提出了两种学习算法以提高其效率。该框架在挑战性的 GTAMP 问题中进行了评估，显示它能够提高计划的效率和数据效率。

    Mar, 2022

  • 使用物体为中心的动作约束的统一任务和运动规划

    任务和动作规划方法中的抽象描述模糊和欠定性使得很难确定成功执行任务所需的物理约束。我们提出了一种替代的任务和动作规划方法，将任务和动作规划融合为一个启发式搜索，并基于基于物体的抽象的运动约束，从而利用现成的人工智能启发式搜索的计算效率，产生具有物理可行性的计划，无需进行密集的子符号几何推理。

    Dec, 2023

  • 集成任务和动作规划

    本文介绍了一类机器人任务运动规划问题，并概述了解决它们的算法，着重介绍了解决连续空间子问题的策略和整合搜索过程中离散与连续部分的技术。

    Oct, 2020

  • 学习抽象世界模型用于值保持规划和选项

    通过学习抽象 MDP（Markov 决策过程）来提高智能体在多任务环境中的决策和学习效率。

    Jun, 2024

  • 广义规划中的特征、投影和表示变化

    本文将广义规划的标准公式扩展到包括关系型规划域，通过使用抽象动作进行策略生成和基于 FOND 计划器的计算。

    Jan, 2018

  • 推广规划的可靠抽象保证 (扩展论文)

    本研究针对广义规划中的归纳学习过程中模型广化限制的问题，提出基于全量数据的抽象模型和自动化合成方法，并形式化证明了其可行性和正确性。

    May, 2019

  • 实际执行中的任务和动作规划

    该研究通过组合对离散任务领域和连续运动生成进行推理的混合规划方法，生成包含无法完全基于计划时间进行植入的行为的任务和运动计划，在执行过程中使用由人设计或学习的闭环行为处理此类行为，并通过反馈行为故障作为约束条件找到新的计划，从而在真实机器人试验中展示了更快的执行时间、更少的动作数量以及在出现多样化间隙问题时更高的成功率，并与最新技术进行了比较，提供实验数据供研究人员模拟这些情景，为机器人解决更多现实部分植入问题的适用类别展示了希望。

    Jun, 2024

  • 学习用于符号规划的通用类型动作

    提出了一种通过给定的实体层次结构和观察到的相似行为来泛化符号动作的新概念，证明在虚拟的网格化厨房环境中可以从少量观察中学习到类型泛化的动作，并且在规划过程中引入了一种即时泛化机制，能够解决包括更长序列、新实体和未预期环境行为的未见任务组合。

    Aug, 2023

  • 基于优化的任务和动作规划综述：从经典到学习方法

    任务和运动规划（TAMP）综述了基于优化的 TAMP 的规划领域表示、解决方法以及逻辑规划和模型优化之间的相互作用等内容，并强调高效解决 TAMP 的算法结构，包括分层和分布式方法，并突出了经典方法与当代大语言模型等学习创新之间的协同性，并讨论了 TAMP 的未来研究方向和应用挑战。

    Apr, 2024