As the role of robots expands, flexible task planning methods are attracting attention from various domains. Many task planning frameworks are introduced to efficiently work in a wide range of areas. In order to work well in a broad region with multiple robots, various communication conditions should be controlled by task planning frameworks. However, few methods are proposed. In this paper, we propose mission planning methods according to the communication status of robots. The proposed method was verified through experiments assuming different communication states with a multi-robot system.
This paper presents a task planning system for a steward robot, which has been developed as an interactive intermediate agent between an end-user and a complex smart home environment called the ISH (Intelligent Sweet Home) at KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology). The ISH is a large-scale robotic environment with various assistive robots and home appliances for independent living of the elderly and the people with disabilities. In particular, as an approach for achieving human-friendly human-robot interaction, we aim at 'simplification of task commands' by the user. In this sense, a task planning system has been proposed to generate a sequence of actions effectively for coordinating subtasks of the target subsystems from the given high-level task command. Basically, the task planning is performed under the framework of STRIPS (Stanford Research Institute Problem Solver) representation and the split planning method. In addition, we applied a state-partitioning technique to the backward split planning method to reduce computational time. By analyzing the obtained graph, the planning system decomposes an original planning problem into several independent sub-problems, and then, the planning system generates a proper sequence of actions. To show the effectiveness of the proposed system, we deal with a scenario of a planning problem in the ISH.
Object manipulation in cluttered environments remains an open hard problem. In cluttered environments, grasping objects often fails for various reasons. This paper proposes a novel task and motion planning scheme to grasp objects obstructed by other objects in cluttered environments. Task and motion planning (TAMP) aims to generate a sequence of task-level actions where its feasibility is verified in the motion space. The proposed scheme contains an open-loop consisting of three distinct phases: 1) Generation of a task-level skeleton plan with pose references, 2) Instantiation of pose references by motion-level search, and 3) Re-planning task based on the updated state description. By conducting experiments with simulated robots, we show the high efficiency of our scheme.
We propose a task and motion planning algorithm for clearing obstacles and wiping surfaces, which is essential for surface disinfection during the pathogen disinfection process. The proposed task and motion planning algorithm determines task parameters such as grasping pose and placement location during the planning process without using pre-specified or discretized values. Furthermore, to quickly inspect many unit motions, we propose a motion feasibility prediction algorithm consisting of collision checking and an SVM model for inverse mechanics and self-collision prediction. Planning time analysis shows that the feasibility prediction algorithm can significantly increase the planning speed and success rates in situations with multiple obstacles. Finally, we implemented a hierarchical control scheme to enable wiping motion while following a planner-generated joint trajectory. We verified our planning and control framework by conducted an obstacle-clearing and surface wiping experiment in a simulated disinfection environment.
굴삭기는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 이용되고 있는 대표적인 장비임에도 불구하고 작업 환경은 매우 열악하여 굴삭 조종자는 각종 소음이나 진동, 분진에의 노출뿐만 아니라 산업재해의 위험성 또한 높다. 이러한 문제점들을 타개하기 위하여 현재 국내에서는 2006년부터 지능형굴삭시스템(Intelligent Excavating System)에 의한 자동화된 굴삭기의 개발을 위하여 연구를 진행 중에 있다. 자동화 굴삭시스템 구축에 있어서 센싱(sensing)을 통해 획득된 지형 및 주변 환경정보를 활용하여 숙련공의 휴리스틱스(heuristics)를 바탕으로 설계된 모듈을 통해 최적의 굴삭 작업 계획을 세우고, GUI (Graphic User Interface)를 제공하여 실시간 작업진행 상태 파악 및 모니터링(monitoring) 내용을 굴삭기 조종자와 공사 감독관에게 제공하는 Task Planning System의 개발은 생산성, 안전성, 작업의 품질 및 장비의 성능에도 지대한 영향을 미치며 자동화된 굴삭시스템을 개발함에 있어서 필수적으로 요구되어지는 핵심기술이다. 본 논문에서는 자동화 굴삭시스템을 위한 자동화 계획생성 시스템인 Task Planning System의 현재까지 진행된 연구 내용과 모니터링 및 작업에 대한 최소간섭을 위한 Task Planning System Interface를 소개한다.
Tran, Si Van-Tien;Lee, Doyeop;Pham, Trang Kieu;Khan, Numan;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.96-102
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2020
The construction industry remains serious accidents, injuries, and fatalities due to it's unique, dynamic, and temporary nature. On workplace sites, Safety pre-task planning is one of the efforts to minimize injuries and help construction personnel to identify potential hazards. However, the working conditions are complicated. Many activities, including tasks or job steps, are executing at the same time and place. It may lead to an increase in the risks from simultaneous tasks. This paper contributes to addressing this issue by introducing a safety risk interaction analyzing framework. To accomplish this objective, accident reports of the Occupational Safety and Health Administration (OSHA) are investigated. The pairs of task incompatibility, which have time-space conflicts and lead to incidents, are found. Ontology technology is applied to build the risk database, in which the information is acquired, structuralized. The proposed system is expected to improve pre-task planning efficiency and relieve the burdens encountered by safety managers. A user scenario is also discussed to demonstrate how the ontology supports pre-task planning in practice.
We propose a planning algorithm to automatically generate a robust behavior plan (RBP) with which mobile robots can achieve their task goal from any initial states under dynamically changing environments. For this, task description space (TDS) is formulated, where a redundant task configuration space and simulation model of physical space are employed. Successful task episodes are collected, where $A^*$ algorithm is employed. Interesting TDS state vectors are extracted, where occurrence frequency is used. Clusters of TDS state vectors are found by using state transition tuples and features of state transition tuples. From these operations, characteristics of successfully performed tasks by a simulator are abstracted and generalized. Then, a robust behavior plan is constructed as an ordered tree structure, where nodes of the tree are represented by attentive TDS state vector of each cluster. The validity of our method is tested by real robot's experimentation for a box-pushing-into-a-goal task.
Hierarchical Planning based on Abstraction of World Elements and Operators(HiPAWO) is proposed for mobile robots task planning, where abstraction of world elements is used for hierarchical planning and abstraction of operators is used for hierarchical decomposition of abstracted actions. Especially, a hierarchical domain theory based on JAH(Joint of Action Hierarchy)-graph is proposed to improve efficiency of planning, where a number of same actions are included in both adjacent hierarchical levels of domain theories to provide relationships between adjacent hierarchical levels. To show the validities of our proposed HiPAWO, experimental results are illustrated and will be compared with two other classical planning methods.
Collision free task planning for dual-arm robot which perform many subtasks in a common work space can be achieved in two steps : path planning and trajectory planning. path planning finds the order of tasks for each robot to minimize path lengths as well as to avoid collision with static obstacles. A trajectory planning strategy is to let each robot move along its path as fast as possible and delay one robot at its initial position or reduce speed at the middle of its path to avoid collision with the other robot.
Jeong-Hwan Kim;Seung-Soo Lee;Jin-Woong Park;Ji-Hyeok Yoon;Jong-Won Seo
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.457-463
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2009
The earthwork is essential procedure for all civil engineering projects. Because of its importance in terms of cost and time, it should be managed effectively. In light of this, The Intelligent Excavating System (IES) research consortium has established to improve the productivity, quality and safety of current excavating/earthwork system by the Ministry of Land, Transportation and Maritime Affairs (MLTM) of Korea. This paper summarizes ongoing research aimed at development knowledge and presents a framework of task planning and visualization system for IES. The task planning and visualization system consists of three functions. 1) Using digital terrain model which created by 3D laser scanner, the system can divide it and generates global/local work area so that the excavator can work through the area. 2) In order to operate and/or control the excavator, the system exports the location, paths of boom, arm and bucket data of the excavator to control center. 3) The task planning system is visualized on the computer programming aided-graphic interface which simulates the planned work processes and eventually assists the operator for the control of the excavator. The case study which we have performed, demonstrates the effectiveness of the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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