Planificación de Tareas y Movimiento Incremental: Un Enfoque Basado en Restricciones

Presentamos un nuevo algoritmo para la planificación de tareas y movimiento (PTM) y discutimos los requisitos y abstracciones necesarias para obtener soluciones robustas para la PTM en general. Nuestro método de Planificación de Tareas y Movimiento Iterativamente Profundizado (PTMIP) es probabilísticamente completo y ofrece un mejor rendimiento y generalidad en comparación con un planificador similar, de última generación y también probabilísticamente completo. La idea clave de PTMIP es aprovechar la resolución incremental de restricciones para añadir y eliminar de manera eficiente restricciones sobre la viabilidad del movimiento a nivel de tarea. Validamos PTMIP en un manipulador físico y evaluamos la escalabilidad en escenarios con muchos objetos y planes largos, mostrando ganancias de órdenes de magnitud en comparación con el planificador de referencia y una aceleración de auto-comparación de cuatro veces gracias a nuestras extensiones. Finalmente, además de describir un nuevo método para la PTM y su implementación en un robot físico, también proponemos requisitos y abstracciones para el desarrollo de planificadores similares en el futuro.