arXiv cs.AI· Shermin Sherkat, Thomas Wortmann, Andreas Wortmann·· 3 天前AI 评分18
APTree：面向建筑机器人的自适应可扩展自动化任务规划行为树框架
APTree: Extended Behavior Trees for Adaptive and Scalable Automated Robotic Task Planning in Construction
AI 导读
APTree 是一个模型驱动框架，将自动化任务规划与基于行为树的模块化任务执行相结合，通过协调多个异构符号规划器在运行时自动生成并组合模块化任务计划。研究团队为其开发了领域特定语言及配套执行引擎，并在真实 livMatS Biomimetic Shell 展馆上验证，可检测设计时与运行时的规格和规划错误，并跨多个规划模块协调三种符号规划器生成大规模任务计划。
正文 · AI 翻译
摘要：在异地建筑预制中，机器人任务规划主要依靠人工，导致规划效率低下，且人们不愿采用机器人解决方案。现有方法对可扩展、模块化的自动化任务规划以及本地化运行时重新规划的支持有限。本文提出 APTree，一个模型驱动框架，它使用行为树作为执行模型，将自动化任务规划与模块化任务执行集成在一起。APTree 反复应用并协调异构符号规划器，以在运行时自动生成和组合模块化任务计划。为支持这一方法，我们开发了一种领域特定语言，用于任务计划的形式化规范与验证，并配套了兼容的执行引擎。我们在真实世界的 livMatS Biomimetic Shell 展亭上评估 APTree，它在该场景中对建筑机器人制造领域进行建模，在设计时和运行时检测注入的规范与规划错误，并通过协调三个符号规划器跨越众多规划模块，自动生成大规模任务计划。一项机器校验的形式化分析进一步表明，在明确陈述的假设（包括规划器可靠性和所生成计划的非干扰性）下，组合执行与局部重新规划是安全的，为从业者提供了可靠计划组合的明确条件。因此，APTree 使建筑从业者能够利用自动化任务规划，而无需详细了解符号规划技术或 APTree 的内部实现。
| 评论： | 已被《The Journal of Systems and Software》接收发表。46 页，17 幅图，16 个代码清单，6 张表 |
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；软件工程（cs.SE） |
| 引用为： | arXiv:2610.18523 [cs.RO] |
| （或使用 arXiv:2610.18523v1 [cs.RO] 引用此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.18523 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
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来自：Shermin Sherkat [查看电子邮件]
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2026年10月13日星期二 15:12:13 UTC（4,121 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org