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Planning Perception and Action for Cognitive Mobile Manipulators

机译：认知移动操纵器的规划感知和动作

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We present a general approach to perception and manipulation planning for cognitive mobile manipulators. Rather than hard-coding single purpose robot applications, a robot should be able to reason about its basic skills in order to solve complex problems autonomously. Humans intuitively solve tasks in real-world scenarios by breaking down abstract problems into smaller sub-tasks and use heuristics based on their previous experience. We apply a similar idea for planning perception and manipulation to cognitive mobile robots. Our approach is based on contingent planning and run-time sensing, integrated in our "knowledge of volumes" planning framework, called KVP. Using the general-purpose PKS planner, we model information-gathering actions at plan time that have multiple possible outcomes at run time. As a result, perception and sensing arise as necessary preconditions for manipulation, rather than being hard-coded as tasks themselves. We demonstrate the effectiveness of our approach on two scenarios covering visual and force sensing on a real mobile manipulator.
机译：我们提出了认知移动操纵器的感知和操纵计划的一般方法。机器人应该能够推理其基本技能，而不是硬编码单一用途的机器人应用程序，以便自动解决复杂的问题。通过将抽象问题分解为较小的子任务，并根据他们以前的经验使用启发式方法，人类可以直观地解决实际场景中的任务。我们将类似的想法应用于认知移动机器人的感知和操纵计划。我们的方法基于偶然性计划和运行时感知，并集成到我们的“知识量”计划框架（称为KVP）中。使用通用的PKS计划程序，我们可以在计划时间对信息收集操作进行建模，这些操作在运行时可能会产生多种结果。结果，感知和感测成为操纵的必要前提，而不是硬编码为任务本身。我们在两种场景下展示了我们的方法的有效性，这两种场景涵盖了真实移动机械手的视觉和力感测。

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