論文の概要: Designing Behavior Trees from Goal-Oriented LTLf Formulas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06399v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 18:29:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 16:49:26.295812
• Title: Designing Behavior Trees from Goal-Oriented LTLf Formulas
• Title（参考訳）: 目標指向ltlf公式による行動木の設計
• Authors: Aadesh Neupane, Michael A. Goodrich
• Abstract要約: 本稿では,LTL(Linear Temporal Logic)のサブセットを用いて指定されたゴールを動作木(BT)に変換する方法を示す。 BTは、成功したトレースが目標を満たすことを保証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111899441919164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal logic can be used to formally specify autonomous agent goals, but synthesizing planners that guarantee goal satisfaction can be computationally prohibitive. This paper shows how to turn goals specified using a subset of finite trace Linear Temporal Logic (LTL) into a behavior tree (BT) that guarantees that successful traces satisfy the LTL goal. Useful LTL formulas for achievement goals can be derived using achievement-oriented task mission grammars, leading to missions made up of tasks combined using LTL operators. Constructing BTs from LTL formulas leads to a relaxed behavior synthesis problem in which a wide range of planners can implement the action nodes in the BT. Importantly, any successful trace induced by the planners satisfies the corresponding LTL formula. The usefulness of the approach is demonstrated in two ways: a) exploring the alignment between two planners and LTL goals, and b) solving a sequential key-door problem for a Fetch robot.
• Abstract（参考訳）: 時間論理は、自律エージェントの目標を正式に指定するために用いられるが、目標満足度を保証するプランナーの合成は、計算的に禁止される。 本稿では,有限トレース線形時相論理(ltl)のサブセットを動作木(bt)とし,成功トレースがltl目標を満たすことを保証する。 達成目標のための有用なltl公式は、達成指向のタスクミッション文法を用いて導き出され、ltlオペレータを使ってタスクを組み合わせることで成るミッションへと繋がる。 LTL式からBTを構築することで、広範囲のプランナーがBT内のアクションノードを実装することができる緩和された振る舞い合成問題が発生する。 重要なことに、プランナーによって誘導される任意の成功トレースは対応するTLL式を満たす。 アプローチの有用性は2つの方法で示されています。 a)2つのプランナーとltl目標の調整を検討すること,及び b)フェッチロボットのシーケンシャルキードア問題を解決すること。

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