Long-horizon Task Planning Toolkit
Long-horizon Task Planning Toolkit是一个面向机器人长程任务规划的开源工具包，提供了任务分解、分层规划、技能学习、目标条件规划和搜索等完整功能。工具包支持多种长程任务规划范式，包括层次任务网络（HTN）、分层强化学习（HRL）、选项框架（Options）、封建网络（Feudal Networks）、大语言模型规划（LLM Planning）、基于技能的规划、目标条件强化学习、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等；支持多种任务表示方法，包括符号表示（PDDL/STRIPS）、子目标表示、技能表示、语言表示等；支持多种任务分解方法，包括自动任务分解、基于LLM的任务分解、基于技能的任务分解等；支持多种信用分配和探索方法，包括后见之明经验回放（HER）、内在动机、课程学习等；支持多种评估指标和基准任务。工具包基于Python和PyTorch实现，提供了与OpenAI Gym/Gymnasium、MuJoCo、PyBullet、ROS、大语言模型API（GPT/Claude）等工具的接口，支持多种机器人平台和仿真环境。工具包采用MIT开源协议，GitHub星标超过500，是长程任务规划领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
Long-horizon Task Planning Toolkit是一个面向机器人长程任务规划的开源工具包，提供了任务分解、分层规划、技能学习、目标条件规划和搜索等完整功能。工具包支持多种长程任务规划范式，包括层次任务网络（HTN）、分层强化学习（HRL）、选项框架（Options）、封建网络（Feudal Networks）、大语言模型规划（LLM Planning）、基于技能的规划、目标条件强化学习、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等；支持多种任务表示方法，包括符号表示（PDDL/STRIPS）、子目标表示、技能表示、语言表示等；支持多种任务分解方法，包括自动任务分解、基于LLM的任务分解、基于技能的任务分解等；支持多种信用分配和探索方法，包括后见之明经验回放（HER）、内在动机、课程学习等；支持多种评估指标和基准任务。工具包基于Python和PyTorch实现，提供了与OpenAI Gym/Gymnasium、MuJoCo、PyBullet、ROS、大语言模型API（GPT/Claude）等工具的接口，支持多种机器人平台和仿真环境。工具包采用MIT开源协议，GitHub星标超过500，是长程任务规划领域使用最广泛的开源工具之一。