論文の概要: Decomposition-based Hierarchical Task Allocation and Planning for
Multi-Robots under Hierarchical Temporal Logic Specifications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10393v2
- Date: Tue, 9 Jan 2024 04:44:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 20:11:57.691045
- Title: Decomposition-based Hierarchical Task Allocation and Planning for
Multi-Robots under Hierarchical Temporal Logic Specifications
- Title(参考訳): 階層型時間論理仕様に基づく複数ロボットの分解に基づく階層型タスク割当と計画
- Authors: Xusheng Luo, Shaojun Xu, Ruixuan Liu, Changliu Liu
- Abstract要約: 時間論理仕様を用いて計画するための分解に基づく階層的枠組みを定式化する。
混合線形プログラムを使用して、様々なロボットにサブタスクを割り当てる。
ロボットナビゲーションと操作の領域に対して,本手法を実験的に適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.99593273031106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Past research into robotic planning with temporal logic specifications,
notably Linear Temporal Logic (LTL), was largely based on singular formulas for
individual or groups of robots. But with increasing task complexity, LTL
formulas unavoidably grow lengthy, complicating interpretation and
specification generation, and straining the computational capacities of the
planners. A recent development has been the hierarchical representation of LTL
[1] that contains multiple temporal logic specifications, providing a more
interpretable framework. However, the proposed planning algorithm assumes the
independence of robots within each specification, limiting their application to
multi-robot coordination with complex temporal constraints. In this work, we
formulated a decomposition-based hierarchical framework. At the high level,
each specification is first decomposed into a set of atomic sub-tasks. We
further infer the temporal relations among the sub-tasks of different
specifications to construct a task network. Subsequently, a Mixed Integer
Linear Program is utilized to assign sub-tasks to various robots. At the lower
level, domain-specific controllers are employed to execute sub-tasks. Our
approach was experimentally applied to domains of robotic navigation and
manipulation. The outcomes of thorough simulations, which included comparative
analyses, demonstrated the effectiveness of the proposed approach.
- Abstract(参考訳): 時間論理仕様を用いたロボット計画に関する過去の研究、特に線形時間論理(LTL)は、主に個々のロボットやグループの特異な公式に基づいていた。
しかし、タスクの複雑さが増すにつれて、ltlの公式は避けられないほど長くなり、解釈や仕様作成を複雑にし、プランナーの計算能力に負担がかかる。
最近の開発は、複数の時間論理仕様を含むLTL[1]の階層的な表現であり、より解釈可能なフレームワークを提供している。
しかし,提案した計画アルゴリズムでは,各仕様内のロボットの独立性を仮定し,複雑な時間的制約を伴うマルチロボット協調に限定する。
本研究では,分解に基づく階層的フレームワークを定式化した。
高いレベルでは、各仕様はまず原子サブタスクのセットに分解される。
さらに,タスクネットワークを構築するために,異なる仕様のサブタスク間の時間的関係を推測する。
その後、様々なロボットにサブタスクを割り当てるために混合整数線形プログラムを利用する。
下位レベルでは、サブタスクを実行するためにドメイン固有のコントローラが使用される。
このアプローチはロボットナビゲーションと操作の領域に実験的に適用された。
比較分析を含む徹底的なシミュレーションの結果は,提案手法の有効性を示した。
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