매니퓰레이션 태스크 플래닝 (Manipulation Task Planning)

1. 개요

매니퓰레이션 태스크 플래닝은 로봇 팔이 물체를 집기, 놓기, 조립하는 등의 조작 작업을 PDDL로 모델링하고, 작업 순서와 물체 간 의존성을 고려한 계획을 자동 생성한다. 기호적 태스크 플래닝과 기하학적 모션 플래닝의 통합(TAMP)이 핵심 과제이다.

2. 매니퓰레이션 도메인의 특수성

3. PDDL 모델링

(:action pick
  :parameters (?r - robot ?o - object ?l - location)
  :precondition (and (at ?r ?l) (on ?o ?l)
                     (gripper_empty ?r) (reachable ?r ?o))
  :effect (and (holding ?r ?o)
               (not (on ?o ?l)) (not (gripper_empty ?r))))

(:action assemble
  :parameters (?r - robot ?p1 ?p2 - part ?a - assembly)
  :precondition (and (holding ?r ?p1) (attached ?p2 ?a)
                     (compatible ?p1 ?p2))
  :effect (and (attached ?p1 ?a) (not (holding ?r ?p1))
               (gripper_empty ?r)))

4. TAMP (Task and Motion Planning)

기호적 태스크 계획과 기하학적 모션 계획을 통합한다. 태스크 플래너가 행동 순서를 결정하고, 모션 플래너(MoveIt2)가 각 행동의 기하학적 실행 가능성을 검증한다.

[태스크 플래너] → 행동 순서: pick(A), place(A,B), pick(C), assemble(C,A)
    ↓
[모션 플래너] → 각 행동에 대한 팔 궤적, 파지 자세 계산
    ↓ (실패 시 피드백)
[태스크 플래너] → 대안 순서 탐색

5. 참고 문헌

• Garrett, C. R., et al. (2021). “Integrated Task and Motion Planning.” Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, 4, 265-293.
• Ghallab, M., Nau, D., & Traverso, P. (2016). Automated Planning and Acting. Cambridge University Press.