Key points are not available for this paper at this time.
نركز على تصميم نهج فعال للتخطيط للمهام والحركة (TAMP) لمهام المعالجة طويلة الأفق التي تنطوي على معالجة متعددة الخطوات لعدة أشياء. عادةً ما تتطلب حلول TAMP وقت تخطيط أطول بشكل أسي كلما زاد أفق التخطيط وزاد عدد الأجسام البيئية. لمواجهة هذا التحدي، نقترح أولاً Learn2Decompose، وهو نهج تعلم من خلال العروض (LfD) يتعلم قواعد المهام المضمنة من العروض ويفكك المشكلة الطويلة الأمد إلى عدة مشكلات فرعية. تتطلب هذه المشكلات الفرعية التخطيط عبر آفاق أقصر مع عدد أقل من الأشياء ويمكن حلها بشكل متزامن. ثم نصمم إطار عمل TAMP هرمي متوازي يحل في الوقت نفسه المشكلات الفرعية ويجمع الخطط الفرعية الناتجة للمهام المستهدفة، مما يحسن بشكل كبير كفاءة التخطيط لحلول TAMP التقليدية. تم التحقق من فعالية الأساليب المقترحة لدينا في كل من المحاكاة والتجارب الواقعية.
درس Zhang وزملاؤه (الثلاثاء) هذا السؤال.