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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Robotics and Automation >Extending the Knowledge of Volumes approach to robot task planning with efficient geometric predicates
【24h】

Extending the Knowledge of Volumes approach to robot task planning with efficient geometric predicates

机译：利用有效的几何谓词将体积知识方法扩展到机器人任务计划中

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For robots to solve hard tasks in real-world manufacturing and service contexts, they need to reason about both symbolic and geometric preconditions, and the effects of complex actions. We use an existing Knowledge of Volumes approach to robot task planning (KVP), which facilitates hybrid planning with symbolic actions and continuous-valued robot and object motion, and make two important additions to this approach: (i) new geometric predicates are added for complex object manipulation planning, and (ii) all geometric queries-such as collision and inclusion of objects and swept volumes-are implemented with a single-sided, bounded approximation, which calculates efficient and safe robot motion paths. Our task planning framework is evaluated in multiple scenarios, using concise and generic scenario definitions.
机译：为了使机器人能够解决现实世界中制造和服务环境中的艰巨任务，他们需要推理符号和几何前提以及复杂动作的影响。我们使用现有的体积知识方法进行机器人任务计划（KVP），该方法可简化具有符号动作以及连续值机器人和对象运动的混合计划，并对该方法进行了两个重要的补充：（i）为该方法添加了新的几何谓词复杂的对象操纵计划，以及（ii）所有几何查询（例如对象的碰撞和包含以及扫掠的体积）均采用单边有界近似值来实现，该近似值可计算有效且安全的机器人运动路径。我们的任务计划框架使用简明通用的方案定义在多个方案中进行了评估。

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