[論文レビュー] HATP: An HTN Planner for Robotics

Raphaël Lallement, Lavindra de Silva+1 more|arXiv (Cornell University)|May 21, 2014

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 19被引用数 41

ひとこと要約

HATP はロボティクス向けに設計された階層的タスクネットワーク（HTN）プランナであり、エージェントを第一級の実体として扱い、人間-ロボット相互作用のための社会的ルールを統合し、Move3D を介して記号的計画と幾何的推論をインタリーブすることで、リアルタイムでの実行可能性検証を実現する。従来の HTN 計画法に、使いやすい構文、コストベースの最適化、並列実行を可能にするマルチエージェント計画分解を拡張している。

ABSTRACT

Hierarchical Task Network (HTN) planning is a popular approach that cuts down on the classical planning search space by relying on a given hierarchical library of domain control knowledge. This provides an intuitive methodology for specifying high-level instructions on how robots and agents should perform tasks, while also giving the planner enough flexibility to choose the lower-level steps and their ordering. In this paper we present the HATP (Hierarchical Agent-based Task Planner) planning framework which extends the traditional HTN planning domain representation and semantics by making them more suitable for roboticists, and treating agents as "first class" entities in the language. The former is achieved by allowing "social rules" to be defined which specify what behaviour is acceptable/unacceptable by the agents/robots in the domain, and interleaving planning with geometric reasoning in order to validate online -with respect to a detailed geometric 3D world- the human/robot actions currently being pursued by HATP.

研究の動機と目的

• 現実世界のロボティクスにおける古典的および標準的 HTN プランナの限界を克服するため、エージェント中心のモデリングとリアルタイムの環境フィードバックを統合すること。
• 人間とロボットを含む動的でマルチエージェント環境における応答性と実用性を向上させること。
• ロボティシャンがアクセス可能なプログラミング言語にインspiredされた構文を用いて、直感的でエキスパート知識に基づくタスク仕様を可能にすること。
• 記号的 HTN 計画と幾何的運動計画を統合し、アクションの実行可能性をオンラインで検証すること。
• ユーザー定義のアクションコストによる最適化を支援し、カスタマイズ可能な社会的ルールによって社会的に許容可能な行動を強制すること。

提案手法

• HATP は、ドメイン表現においてエージェントを第一級の実体としてモデル化することで、HTN 計画を拡張し、各エージェントごとの計画ストリームの生成と同期を可能にする。
• 高水準プログラミング言語にインspiredされたドメイン表現言語を導入し、ロボティシャンによる読みやすさと使いやすさを向上させる。
• 有効な HTN 分解のうち最小コストの解を探索することで、最初に見つかった解を返すのではなく、コストベースの最適化をサポートする。
• 社会的ルールは制約としてエンコードされ、過度な待機時間や禁止されたアクションシーケンスを含む不適切な解をフィルタリングする。
• HATP は幾何的プランナ（Move3D）とインタリーブされ、詳細な 3D 世界モデルにおけるアクションの検証を可能にし、計画中の物理的実行可能性を保証する。
• LAAS ロボティクスアーキテクチャに統合され、タスク実行制御には PRS を、低レベルアクチュエータインターフェースには Genom を使用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HTN 計画をどのように拡張することで、エージェントを第一級の実体として扱い、ロボティクスにおけるマルチエージェント連携を可能にするか？
• RQ2 記号的 HTN 計画と幾何的運動計画をどのように統合することで、リアルタイムでの実行可能性チェックを効果的に行えるか？
• RQ3 社会的ルールをどのように形式的にエンコードし、HTN 計画に統合して、人間-ロボット相互作用における社会的に許容可能なロボット行動を保証できるか？
• RQ4 コストベースの最適化は、最初に見つかった解と比較して、ロボットタスク計画における解の質をどの程度向上させるか？
• RQ5 計画と実行をインタリーブすることで、環境の変化にどのように迅速に対応できるか？

主な発見

• HATP はマルチエージェント計画分解を効果的にサポートし、並列実行可能な各エージェントごとのアクションストリームを同期して生成する。
• Move3D との統合により、詳細な 3D 世界モデルにおける HATP アクションのオンライン検証が可能となり、計画されたアクションの現実世界での実行可能性が顕著に向上した。
• 社会的ルールの導入により、過度な人間の待機や禁止されたアクションシーケンスを含む不適切な解のフィルタリングが可能になった。
• HATP のドメイン言語の使いやすさが、PDDL に基づくシステムと比較して学習曲線を低下させ、ロボティシャンへのアクセス性を向上させた。
• コストベースの最適化により、有効な HTN 分解の集合内から最小コストの解を HATP が見つけられ、解の質が向上した。
• 本システムは LAAS アーキテクチャ内での長期的なロボティクスアプリケーションに成功裏に導入され、現実世界の環境における耐障害性と実用性を実証した。