Nov, 2022

基于序列的计划可行性预测，以优化任务和动作规划

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TL;DR我们开发了一种基于 Transformer 的架构 PIGINet，该架构可通过融合图像和文本嵌入以及状态特征，预测计划可行性，并根据预测的满足度排序 TAMP 计划器生成的计划骨架，从而能够大大提高可行性规划的效率。
robotsplanningtamptransformer-based architecturepiginet
发现论文，激发创造
  • 利用神经可行性检查加速集成任务和运动规划

    本研究介绍了利用卷积神经网络来训练神经可行性分类器（NFC），实现自动分类任务计划中提出的动作方案的可行性，从而在多步操作任务中有效降低规划时间。

    Mar, 2022

  • 深度视觉推理：从初始场景图像学习预测任务和运动规划的动作序列

    本文提出了一种基于场景图像的深度卷积循环神经网络，可用于从一个初始化的场景图像中预测任务与运动规划中的动作序列。该网络可避免组合复杂性并具有很好的泛化性能，可加速任务与运动规划的运行时间。

    Jun, 2020

  • 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

  • 发现用于通用任务和动作规划的状态和动作抽象

    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。

    Sep, 2021

  • 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

  • 使用视觉动作转换器模拟任务与运动规划

    该论文提出了一种新的模仿学习系统 OPTIMUS，通过模仿 TAMP 代理来训练大规模视觉运动装置策略，从而介绍了一种专门为模仿学习策划的 TAMP 数据生成流程，并演示了 OPTIMUS 可以解决各种挑战性的基于视觉的操作任务。

    May, 2023

  • PhyPlan: 机器人操纵器的物理感知技能网络通用和快速物理任务规划

    PhyPlan 是一个结合物理信息的规划框架，利用物理信息神经网络（PINNs）和修改的蒙特卡洛树搜索（MCTS）使得具体化代理能够执行动态物理任务，并在求解 3D - 物理推理任务方面展现出较低的后悔、加速技能学习和提高物理推理速度、比非物理信息方法展现更高的数据效率。

    Apr, 2024

  • 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

  • 基于 Transformer 的视觉引导规划在程序化任务中的应用

    使用人类决策过程的教学视频培训模型，学习从视频中直接生成可规划结构的状态和行动空间，并使用 Planning Transformer 解决了长期决策的复杂性问题，并通过实验证明了其在达到目标方面的良好性能表现。

    Sep, 2021