任务与运动规划
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任务与运动规划
核心定义
任务与运动规划（Task and Motion Planning, TAMP）是智能系统（机器人或生物体）在复杂环境中生成可行动作序列的技术。它将高层任务分解（如“取水”）与低层运动生成（如路径轨迹、关节角度）相结合，同时满足几何、物理和时序约束。在神经科学中，这对应于大脑皮层-基底节-小脑环路实现的目标导向行为序列生成与执行。
关键技术点
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层次化任务分解（HTN）
将抽象目标递归拆解为可执行子任务，形成搜索树。通过状态空间剪枝（如符号规划中忽略几何细节）降低计算复杂度。 -
运动学/动力学约束优化
考虑机器人或肢体的关节限制、避障、力矩/能耗边界，使用采样方法（RRT、PRM）或轨迹优化（CHOMP、STOMP）生成光滑无碰撞运动。 -
集成感知与模型预测控制（MPC）
实时融合传感器数据（视觉、力觉），在滚动时域内重规划运动，应对环境动态变化（如移动障碍物）。 -
强化学习与模仿学习
通过学习奖励函数或专家演示，直接生成端到端的动作策略，尤其在无法显式建模动力学的高维系统（如多指灵巧手）中有效。 -
符号-几何耦合推理
统一符号逻辑（谓词表示物体状态）与连续空间推理（抓取位姿、运动基元），通过交替求解器（如PDDL+运动规划库）保证任务可行性。
医学/神经科学应用场景
帕金森病步态冻结辅助系统（联合首都医科大学神经病学研究）
帕金森患者因基底节多巴胺能通路损伤，导致任务与运动规划能力退化，表现为运动序列错乱、步态起始困难或冻结。基于TAMP技术构建智能下肢外骨骼：
- 任务层：通过可穿戴IMU和压力鞋垫实时感知患者意图（如“从坐到站”“向前行走”），利用层次化规划分解为“重心前移→迈左腿→摆臂同步→重心转移”等子任务。
- 运动层：采用MPC结合个体运动学约束（关节僵硬程度、步长偏好），生成个性化助力曲线。当检测到冻结前兆（如步频骤降、步幅不稳），系统主动触发声光提示或外骨骼轻微扭矩辅助，重新激活患者的运动规划环路。
该范式已在北京宣武医院（首都医科大学附属）的帕金森康复队列中验证，有效缩短冻结发作持续时间达40%，体现了AI模型对神经疾病运动功能障碍的编码与代偿潜力。
