任务与运动规划

把先做哪些动作和每个动作具体怎么动放在一起联合求解的规划方法。

任务与运动规划（TAMP）同时决定两类问题：离散的任务层（先动哪个物体、放到哪、按什么顺序）和连续的运动层（抓取位姿、放置位置、无碰撞的手臂轨迹）。Garrett、Kaelbling、Lozano-Pérez 等人 2021 年发表的综述指出，它横跨离散任务规划、离散-连续数学规划和连续运动规划，单靠其中任何一个领域都解决不好。原因是两层相互依赖：符号上可行的计划可能因为够不着或被挡住而执行不了，只做运动规划又处理不了长序列决策。代表工具 PDDLStream 在 PDDL 上扩展出「流」，把逆运动学、抓取采样、碰撞检查等过程当作黑箱采样器调用。

例子让机器人把绿色方块放进柜子，但柜门口挡着一个红色方块：纯任务规划不知道红块碍事，纯运动规划找不到可行路径；TAMP 会得出先把红块挪开的计划，并同时算出挪到哪里、怎么抓、手臂怎么走。

也叫

集成任务与运动规划、任务-运动联合规划

相关

任务规划、运动规划、规划领域定义语言、PDDLStream、长程任务、大模型任务规划

来源

Integrated Task and Motion Planning (Garrett et al., Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 2021)
PDDLStream: Integrating Symbolic Planners and Blackbox Samplers via Optimistic Adaptive Planning