[论文解读] 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 41

一句话总结

HATP 是一种面向机器人的层次任务网络（HTN）规划器，将代理视为一等实体，整合了用于人机交互的社会规则，并通过 Move3D 将符号规划与几何推理交错，实现实时可行性验证。它在传统 HTN 规划基础上增强了用户友好的语法、基于成本的优化，以及支持并行执行的多代理计划分解。

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.

研究动机与目标

• 为解决经典和标准 HTN 规划器在实际机器人应用中的局限性，通过引入以代理为中心的建模和实时环境反馈。
• 在涉及人类和机器人的动态多代理环境中，提升响应速度和实用性。
• 通过受编程语言启发的语法，实现直观的、基于专家知识的任务描述，使机器人研究人员易于使用。
• 将符号化 HTN 规划与几何运动规划集成，实现实时动作可行性在线验证。
• 通过用户定义的动作成本实现最优规划，并通过可配置的社会规则强制实现符合社会规范的行为。

提出的方法

• HATP 通过在领域表示中将代理视为一等实体，扩展了 HTN 规划，支持为每个代理生成独立的计划流并实现同步。
• 引入一种受高级编程语言启发的领域表示语言，提升对机器人研究人员而言的可读性和可用性。
• 通过在有效 HTN 分解中搜索最低成本解，而非仅返回首个找到的解，实现基于成本的优化。
• 将社会规则编码为约束条件，以过滤掉不可接受的解，例如过长的等待时间或禁止的动作序列。
• HATP 与几何规划器（Move3D）交错运行，以在详细 3D 世界模型中验证动作，确保规划期间的物理可行性。
• 该系统与 LAAS 机器人架构集成，使用 PRS 进行任务执行控制，使用 Genom 实现低层执行器接口。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何扩展 HTN 规划，将代理视为一等实体，以支持机器人中的多代理协调？
• RQ2 哪些机制能够实现符号化 HTN 规划与几何运动规划的有效集成，以支持实时可行性检查？
• RQ3 如何正式编码并强制执行社会规则，以确保在人机交互中机器人行为的社会可接受性？
• RQ4 与首个找到的解相比，基于成本的优化在机器人任务规划中能在多大程度上提升解的质量？
• RQ5 通过将规划与执行交错，该规划器如何保持对环境变化的响应能力？

主要发现

• HATP 有效支持多代理计划分解，生成可并行执行的、针对每个代理的同步动作流。
• 与 Move3D 的集成实现了在详细 3D 世界模型中对 HATP 动作的在线验证，显著提升了所规划动作在现实世界中的可行性。
• 社会规则的引入可过滤掉不可接受的解，例如涉及人类过长等待时间或禁止动作序列的解。
• HATP 领域语言的用户友好语法提升了对机器人研究人员的可访问性，相比 PDDL 系统显著降低了学习门槛。
• 基于成本的优化使 HATP 能在有效 HTN 分解集合中找到最低成本解，从而提升了解的质量。
• 该系统已在 LAAS 架构中成功部署于长期机器人应用中，证明了其在真实环境下的鲁棒性和实用性。