任务规划决定了实现目标所需的行动顺序，它比运动规划更高层次。运动规划关注的是如何移动，而任务规划关注的是要做什么。例如，机器人可能需要拿起一个盒子，把它放到架子上，然后关上门。任务规划会对这些步骤进行排序并处理它们之间的依赖关系。

经典方法采用符号规划。世界被表示为状态和动作。每个动作都有前提条件和效果。规划器会搜索能够达到目标的动作序列。规划领域定义语言（PDDL）是描述这些问题的标准。现代规划器使用启发式方法来高效地搜索大型状态空间。

任务规划挑战

• 组合爆炸：多种可能的动作序列。
• 不确定性：行动可能失败。
• 连续状态：现实世界的变量不是离散的。
• 人际互动：计划必须易于理解。
• 整合：任务规划必须与动作规划相衔接。

任务规划之所以困难，是因为现实世界纷繁复杂。符号规划器假定所有动作都能成功。但现实中的机器人可能无法抓取物体，或者发现门锁着。因此，任务规划通常采用循环执行的方式，并辅以执行和监控。机器人进行规划、执行、观察结果，并在必要时重新规划。一些系统采用分层规划，将任务分解为子任务并分别进行规划。另一些系统则使用行为树，这种规划方式更易于设计和调试。任务规划是目标与实现目标的动作之间的桥梁。没有任务规划，机器人虽然有动作，却没有目的。