TAMPAgent: Agentic Belief-Space Planning for Mobile Manipulation

📄 arXiv: 2611.03584v1 📥 PDF

作者: Utkarsh A. Mishra, Alperen Degirmenci, Yongxin Chen, Danfei Xu, Tucker Hermans, Caelan Garrett

分类: cs.RO

发布日期: 2026-11-02

备注: Website link: https://umishra.me/TAMPAgent/

💡 一句话要点

提出TAMPAgent以解决开放世界移动操控中的不确定性问题

🎯 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: 移动操控 开放世界 任务与运动规划 几何不确定性 机器人智能 信念空间规划

📋 核心要点

  1. 现有方法在开放世界移动操控中面临几何不确定性，导致在部分可观察环境中的表现不佳。
  2. 本文提出TAMPAgent，通过将LVLM的推理能力与TAMP的约束满足结合，提升了在不确定环境中的任务规划能力。
  3. 在Rainbow Y1和Unitree G1平台上进行的实验表明，TAMPAgent在复杂家庭移动操控任务中显著优于现有基线，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

开放世界的机器人移动操控需要在仅有部分信息的物理环境中进行操作。尽管近期的大型视觉语言模型（LVLM）代理展现了强大的开放世界推理能力，但现有依赖直接工具调用的架构在几何不确定性方面表现不佳，限制了其在完全可观察的桌面环境中的应用。相对而言，任务与运动规划（TAMP）系统能够在部分可观察的情况下解决长时间跨度的任务，但其计算成本高且要求封闭的环境。本文提出了TAMPAgent，一个将LVLM的推理与TAMP系统的结构化约束满足相结合的代理规划框架。该框架使LVLM代理具备在可扩展的感知、规划和控制工具API上进行信念空间规划的能力，形成部分任务计划，并通过经典搜索算法完成。经过在复杂家庭移动操控任务上的评估，TAMPAgent显著优于直接工具调用的基线，证明了将TAMP约束满足集成到代理规划循环中对于非结构化、部分可观察环境的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开放世界移动操控中因几何不确定性导致的任务规划困难。现有方法多依赖于直接工具调用，难以应对部分可观察环境的挑战。

核心思路：TAMPAgent通过结合LVLM的推理能力与TAMP的结构化约束满足，形成信念空间规划模型，能够在不确定环境中生成可执行的运动计划。

技术框架：TAMPAgent的整体架构包括感知、规划和控制工具的可扩展API，代理首先生成部分任务计划，然后利用经典搜索算法完成计划，最后通过工具API绑定有效参数值，形成可执行的运动计划。

关键创新：TAMPAgent的核心创新在于将TAMP约束满足机制集成到代理的规划循环中，使其能够在开放世界中有效处理不确定性，与传统方法相比具有显著优势。

关键设计：在设计中，TAMPAgent采用了参数化的观察和执行动作，利用经典搜索算法进行计划完成，并在执行过程中持续更新信念历史，确保在动态环境中的适应性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Rainbow Y1和Unitree G1平台上的实验结果显示，TAMPAgent在复杂家庭移动操控任务中表现出色，显著优于直接工具调用的基线，具体提升幅度达到XX%（具体数据未提供）。

🎯 应用场景

TAMPAgent的研究成果在家庭机器人、服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。其能够在不确定的环境中进行有效的任务规划和执行，提升了机器人在实际场景中的操作能力，未来可能推动智能家居和自动化服务的发展。

📄 摘要（原文）

Open-world robotic mobile manipulation requires acting in physical environments with only partial information. While recent Large Vision-Language Model (LVLM) agents show strong open-world reasoning capabilities, existing architectures that rely on direct tool calling struggle with geometric uncertainty and thus are limited to fully-observable tabletop environments. In contrast, Task and Motion Planning (TAMP) systems can solve long-horizon tasks under partial observability but incur high computational costs and require closed worlds. We propose \textbf{TAMPAgent}, an agentic planning framework that unifies the reasoning of LVLMs with the structured constraint satisfaction of TAMP systems. We endow an LVLM agent with a belief-space planning model operating over an extensible API of perception, planning, and control tools. The agent formulates a partial task plan composed of parameterized observation and execution actions, which is subsequently completed using classical search algorithms. After extracting the plan's geometric constraints, the agent leverages its tool API to bind valid parameter values, satisfying feasibility requirements and producing an executable motion plan. Upon execution, the agent continuously updates its belief history and repeats this closed-loop process by interleaving observation and manipulation actions. Evaluated across complex household mobile manipulation tasks on Rainbow Y1 and Unitree G1 platforms, TAMPAgent significantly outperforms direct tool-calling agentic baselines, demonstrating that integrating TAMP constraint satisfaction into agentic planning loops is essential for unstructured, partially observable environments.