D-LGP: Dynamic Logic-Geometric Program for Reactive Task and Motion Planning

📄 arXiv: 2312.02731v3 📥 PDF

作者: Teng Xue, Amirreza Razmjoo, Sylvain Calinon

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-05 (更新: 2024-04-29)

备注: 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

💡 一句话要点

提出动态逻辑-几何规划(D-LGP)方法，用于响应式任务和运动规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务与运动规划 动态树搜索 全局优化 机器人操作 响应式规划

📋 核心要点

  1. 现有组合任务与运动规划（TAMP）方法在计算复杂度和组合挑战方面存在不足，难以应用于在线重规划。
  2. D-LGP方法融合动态树搜索和全局优化，实现高效混合规划，提升了TAMP的响应速度和规划效率。
  3. 实验结果表明，D-LGP在多个基准测试中优于现有技术，并在仿真和真实环境中验证了其响应不确定性和干扰的能力。

📝 摘要（中文）

许多现实世界的序列操作任务涉及离散符号搜索和连续运动规划的结合，统称为组合任务和运动规划（TAMP）。然而，现有的方法通常难以应对计算负担和复杂的组合挑战，限制了它们在现实世界中进行在线重规划的应用。为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法，即动态逻辑-几何规划（D-LGP），它集成了动态树搜索和全局优化，以实现高效的混合规划。通过在三个基准上的实证评估，我们证明了我们方法的有效性，与最先进的技术相比，展示了卓越的性能。我们通过仿真验证了我们的方法，并展示了其在现实世界中应对在线不确定性和外部干扰的反应能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决组合任务和运动规划（TAMP）问题，即同时考虑离散的符号任务规划和连续的运动轨迹规划。现有方法，如先规划任务再规划运动，或两者交替进行，往往面临计算量大、组合爆炸等问题，难以满足实时性要求，无法应对真实世界中的不确定性和干扰。

核心思路：D-LGP的核心思路是将任务规划和运动规划集成到一个动态逻辑-几何程序中，通过动态调整搜索树的结构和利用全局优化方法，实现高效的混合规划。该方法旨在克服传统TAMP方法的计算瓶颈，提高规划效率和响应速度。

技术框架：D-LGP的整体框架包含以下几个主要模块：1) 动态树搜索：用于探索可能的任务序列，并根据当前状态动态调整搜索树的结构。2) 逻辑-几何程序：将任务约束和运动约束编码为一个优化问题，利用全局优化方法求解。3) 响应式重规划：当环境发生变化或出现干扰时，能够快速进行重规划，生成新的任务和运动序列。

关键创新：D-LGP的关键创新在于其动态调整搜索树结构的能力和将任务与运动约束集成到全局优化程序中的方法。传统的树搜索方法通常采用静态的搜索策略，而D-LGP能够根据当前状态和优化结果动态调整搜索方向，从而提高搜索效率。同时，将任务和运动约束集成到全局优化程序中，能够实现任务和运动的协同优化，避免了传统方法中任务和运动规划分离导致的次优解。

关键设计：D-LGP的关键设计包括：1) 动态树搜索的启发式函数设计，用于指导搜索方向。2) 逻辑-几何程序的约束编码方式，确保任务和运动约束能够有效地集成到优化问题中。3) 全局优化器的选择和参数调整，以保证优化问题的求解效率和精度。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能并未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文在三个基准测试中验证了D-LGP的有效性，与现有技术相比，D-LGP在规划效率和响应速度方面表现出卓越的性能。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。此外，论文还通过仿真和真实环境实验验证了D-LGP应对在线不确定性和外部干扰的能力。

🎯 应用场景

D-LGP方法可应用于机器人操作、自动驾驶、智能制造等领域。例如，在机器人操作中，可以用于规划机器人完成复杂的装配任务；在自动驾驶中，可以用于规划车辆在复杂环境下的行驶路径；在智能制造中，可以用于规划生产线上机器人的协同工作。该研究的实际价值在于提高机器人和自动化系统的智能化水平和工作效率，未来有望推动这些领域的发展。

📄 摘要（原文）

Many real-world sequential manipulation tasks involve a combination of discrete symbolic search and continuous motion planning, collectively known as combined task and motion planning (TAMP). However, prevailing methods often struggle with the computational burden and intricate combinatorial challenges, limiting their applications for online replanning in the real world. To address this, we propose Dynamic Logic-Geometric Program (D-LGP), a novel approach integrating Dynamic Tree Search and global optimization for efficient hybrid planning. Through empirical evaluation on three benchmarks, we demonstrate the efficacy of our approach, showcasing superior performance in comparison to state-of-the-art techniques. We validate our approach through simulation and demonstrate its reactive capability to cope with online uncertainty and external disturbances in the real world. Project webpage: https://sites.google.com/view/dyn-lgp.