PDDLStream

把符号规划器和连续采样器接在一起做任务与运动规划的框架

PDDLStream 是 MIT 的 Caelan Garrett 与 Tomás Lozano-Pérez、Leslie Kaelbling 提出的规划框架，论文发表于 ICAPS 2020，代码开源。它在 PDDL（规划领域定义语言）里加入「流」（stream）：一种条件采样器，按需生成抓取位姿、放置位置、逆运动学解、无碰路径等连续值。规划器先假设这些值存在、乐观地搜出一个符号计划，再调用采样器去验证填实，失败就回头重搜。它解决的是纯符号规划器处理不了连续几何、纯运动规划器又不懂任务顺序的问题，是任务与运动规划（TAMP）领域常用的基线工具。

例子让机械臂把被挡住的杯子拿出来：PDDLStream 规划出「先移开前面的盒子，再抓杯子」，并用流采样出每一步的抓取位姿和无碰轨迹。

相关

任务与运动规划、规划领域定义语言、符号规划、运动规划、逆运动学

来源

caelan/pddlstream (GitHub)
PDDLStream: Integrating Symbolic Planners and Blackbox Samplers via Optimistic Adaptive Planning (arXiv)