研究提出TAMP宏算子自动生成与谓词剪枝方法

Can Emir Bora 与 Emre Ugur 发布论文，提出一套面向任务与运动规划（TAMP）算子学习的方法：自动生成宏算子，即把重复出现的动作序列压缩成单个规划步骤，并剪除没有被任何算子引用的谓词。作者称，在四个 TAMP 领域上，该方法相比基线 Learning Operators for TAMP 取得最高约 4.6 倍规划加速，并解出基线无法完成的长序列任务。 该方法针对的问题是：TAMP 系统中手工构建符号算子困难，长序列任务搜索难以求解。论文代码已开源。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。