論文の概要: Simultaneous Task Allocation and Planning for Multi-Robots under
Hierarchical Temporal Logic Specifications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04003v1
- Date: Mon, 8 Jan 2024 16:35:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 14:45:12.455708
- Title: Simultaneous 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タスク割当と計画
- Authors: Xusheng Luo and Changliu Liu
- Abstract要約: 我々は,マルチロボットシステムの設計計画を合成するための探索に基づく手法を開発した。
また、仕様に階層構造を導入し、満足しているかどうかを確認するアルゴリズムを設計する。
スケーラビリティは、30のロボットのグループをテストし、適切なランタイムを達成することで評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.007538582534302
- 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. In order to maximize the potential of LTL specifications, we
capitalized on the intrinsic structure of tasks and introduced a hierarchical
structure to LTL specifications, and designed an algorithm to ascertain whether
they are satisfied given an input sequence. Second, we employ a search-based
approach to synthesize plans for a multi-robot system, accomplishing
simultaneous task allocation and planning. The search space is approximated by
loosely interconnected sub-spaces, with each sub-space corresponding to one LTL
specification. The search is predominantly confined to a single sub-space,
transitioning to another sub-space under certain conditions, determined by the
decomposition of automatons. Moreover, multiple heuristics are formulated to
expedite the search significantly. A theoretical analysis concerning
completeness and optimality is conducted under mild assumptions. When compared
with existing methods on service tasks, our method outperforms in terms of
execution times with comparable solution quality. Finally, scalability is
evaluated by testing a group of 30 robots and achieving reasonable runtimes.
- 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。
LTL仕様の可能性を最大化するために,タスクの本質的な構造に着目し,LTL仕様に階層構造を導入し,入力シーケンスが満たされているかどうかを確認するアルゴリズムを設計した。
第2に,マルチロボットシステムの計画合成に検索に基づく手法を採用し,タスク割り当てと計画の同時実行を実現している。
探索空間は緩い相互接続された部分空間によって近似され、各部分空間は1つのLTL仕様に対応する。
探索は主に1つの部分空間に限られ、ある条件下で別の部分空間に遷移し、オートマトン分解によって決定される。
さらに、複数のヒューリスティックを定式化し、探索を著しく高速化する。
完全性と最適性に関する理論的解析は、穏やかな仮定の下で行われる。
サービスタスクの既存のメソッドと比較すると、このメソッドは実行時間と同等のソリューション品質で優れています。
最後に、30のロボットのグループをテストし、適切なランタイムを達成することでスケーラビリティを評価する。
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