Task planning for robots is computationally challenging due to the combinatorial complexity of the possible action space. This fact is amplified if there are several sub-goals to be achieved due to the increased length of the action sequences. In this work, we propose a multi-goal task planning algorithm for deterministic decision processes based on Monte Carlo Tree Search. We augment the algorithm by prioritized node expansion which prioritizes nodes that already have fulfilled some sub-goals. Due to its linear complexity in the number of sub-goals our algorithm is able to identify action sequences of 145 elements to reach the desired goal state with up to 48 sub-goals while the search tree is limited to under 6500 nodes. We use action reduction based on a kinematic reachability criterion to further ease computational complexity. We combine our algorithm with object localization and motion planning and apply it to a real-robot demonstration with two manipulators in an industrial bearing inspection setting.


翻译:由于可能的动作空间的组合复杂性,机器人的任务规划在计算上具有挑战性。如果由于动作序列长度的延长而需要实现若干次级目标,这一事实就会被放大。在这项工作中,我们提议了一个基于蒙特卡洛树搜索的确定性决策过程的多目标任务规划算法。我们通过优先节点扩展来增加算法,该节点的优先顺序已经达到某些次级目标。由于分目标数目的线性复杂性,我们的算法能够确定145个要素的行动序列,以达到预期的目标状态,多达48个次级目标,而搜索树则限制在6500节点以下。我们根据运动可达性标准减少行动,以进一步减轻计算的复杂性。我们把算法与物体定位和动作规划结合起来,并将其应用于一个实际的机器人演示,在工业载式检查环境中与两个操纵器一起进行。</s>

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