[논문 리뷰] HATP: An HTN Planner for Robotics

Raphaël Lallement, Lavindra de Silva외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 05. 21.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 19인용 수 41

한 줄 요약

HATP는 로봇 분야에 특화된 계층적 작업망(HTN) 계획법으로, 에이전트를 일등 시민 엔티티로 간주하고 인간-로봇 상호작용을 위한 사회적 규칙을 통합하며, Move3D를 통해 상징적 계획과 기하학적 추론을 병행하여 실시간으로 실행 가능성 검증을 수행한다. 기존 HTN 계획법에 사용자 우아한 문법, 비용 기반 최적화, 병렬 실행을 위한 다중 에이전트 계획 분해 기능을 추가하여 향상시켰다.

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.

연구 동기 및 목표

• 실제 로봇 환경에서 고전적 및 표준 HTN 계획법의 한계를 해결하기 위해 에이전트 중심 모델링과 실시간 환경 피드백을 통합한다.
• 인간과 로봇이 포함된 다이나믹하고 다중 에이전트 환경에서의 반응성과 실용성을 향상시킨다.
• 로봇 전문가의 지식 기반으로 간편한 작업 명세를 가능하게 하는 프로그래밍 언어 유사 문법을 통해 로봇 전문가가 접근 가능한 방식으로 작업을 정의한다.
• 상징적 HTN 계획법과 기하학적 운동 계획법을 통합하여 동적 실행 가능성 검증을 수행한다.
• 사용자 정의된 동작 비용을 통한 최적 계획을 지원하고, 사용자 정의 가능한 사회적 규칙을 통해 사회적으로 수용 가능한 행동을 강제한다.

제안 방법

• HATP는 도메인 표현에서 에이전트를 일등 시민 엔티티로 모델링하여 각 에이전트별로 계획 스트림을 생성하고 동기화할 수 있도록 한다.
• 고수준 프로그래밍 언어를 영감으로 삼은 도메인 표현 언어를 도입하여 로봇 전문가의 가독성과 사용 용이성을 향상시킨다.
• 유효한 HTN 분해 중에서 최소 비용 해답을 찾는 방식으로, 첫 번째로 발견된 해답을 반환하는 것이 아니라 비용 기반 최적화를 지원한다.
• 사회적 규칙은 해답이 허용되지 않는 경우를 걸러내기 위해 제약 조건으로 표현된다. 예를 들어 과도한 대기 시간이나 금지된 동작 순서를 포함한 해답을 필터링한다.
• HATP는 기하학적 계획기(Move3D)와 병행하여 세밀한 3D 세계 모델에서 동작의 실행 가능성을 실시간으로 검증함으로써 물리적 실행 가능성 확보한다.
• 시스템은 LAAS 로봇 아키텍처와 통합되어, 작업 실행 제어에는 PRS를 사용하고, 저수준 액추에이터 인터페이스에는 Genom을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 HTN 계획법은 어떻게 에이전트를 일등 시민 엔티티로 간주하여 로봇 분야에서의 다중 에이전트 조율을 지원할 수 있는가?
• RQ2 상징적 HTN 계획법과 기하학적 운동 계획법 간의 효과적인 통합 메커니즘은 무엇인가? 실시간 실행 가능성 검증을 위해 필수적인가?
• RQ3 사회적 규칙는 어떻게 형식적으로 표현하고 HTN 계획법에서 강제할 수 있는가? 인간-로봇 상호작용에서 사회적으로 수용 가능한 로봇 행동을 확보하기 위해 필수적인가?
• RQ4 비용 기반 최적화는 첫 번째로 발견된 해답 대비 로봇 작업 계획의 해답 품질을 어느 정도 향상시키는가?
• RQ5 계획과 실행을 병행함으로써 환경 변화에 어떻게 유연하게 대응할 수 있는가?

주요 결과

• HATP는 다중 에이전트 계획 분해를 성공적으로 지원하여, 병렬 실행이 가능한 각 에이전트별 동작 스트림을 동기화하여 생성한다.
• Move3D와의 통합을 통해 세밀한 3D 세계 모델에서 HATP 동작의 온라인 검증이 가능해져, 계획된 동작의 실제 환경 적용 가능성은 크게 향상되었다.
• 사회적 규칙의 통합으로 과도한 인간 대기나 금지된 동작 순서를 포함한 해답을 걸러내는 것이 가능해졌으며, 이는 실행 가능성 향상에 기여한다.
• HATP 도메인 언어의 사용자 우량한 문법은 로봇 전문가의 접근성을 향상시켜 PDDL 기반 시스템 대비 학습 곡선을 낮춘다.
• 비용 기반 최적화를 통해 HATP는 유효한 HTN 분해의 집합 내에서 최소 비용 해답을 찾을 수 있어 해답의 품질을 향상시켰다.
• 이 시스템은 LAAS 아키텍처 내에서 장기적인 로봇 응용 프로젝트에 성공적으로 배포되어 실제 환경에서의 견고성과 실용성을 입증했다.