論文の概要: Adaptive Bi-Level Multi-Robot Task Allocation and Learning under Uncertainty with Temporal Logic Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10062v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 10:39:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:42.282840
• Title: Adaptive Bi-Level Multi-Robot Task Allocation and Learning under Uncertainty with Temporal Logic Constraints
• Title（参考訳）: 時間的論理制約による不確かさ下での適応的二レベルマルチロボットタスク割当と学習
• Authors: Xiaoshan Lin, Roberto Tron,
• Abstract要約: この研究は、未知のロボット遷移モデルの下でのマルチロボット協調の問題に対処する。 本稿では,ハイレベルなタスクアロケーションと低レベルな分散ポリシ学習と実行を統合した双方向フレームワークを提案する。 提案アルゴリズムを理論的に検証し,課題割り当てが所望の確率閾値を高い信頼性で満たすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.329682333337303
• License:
• Abstract: This work addresses the problem of multi-robot coordination under unknown robot transition models, ensuring that tasks specified by Time Window Temporal Logic are satisfied with user-defined probability thresholds. We present a bi-level framework that integrates (i) high-level task allocation, where tasks are assigned based on the robots' estimated task completion probabilities and expected rewards, and (ii) low-level distributed policy learning and execution, where robots independently optimize auxiliary rewards while fulfilling their assigned tasks. To handle uncertainty in robot dynamics, our approach leverages real-time task execution data to iteratively refine expected task completion probabilities and rewards, enabling adaptive task allocation without explicit robot transition models. We theoretically validate the proposed algorithm, demonstrating that the task assignments meet the desired probability thresholds with high confidence. Finally, we demonstrate the effectiveness of our framework through comprehensive simulations.
• Abstract（参考訳）: この研究は、未知のロボットトランジションモデルの下でのマルチロボット協調の問題に対処し、タイムウインドウ・テンポラル・ロジックによって指定されたタスクがユーザ定義の確率閾値で満たされることを保証する。 統合された双方向フレームワークを提案する。 一 ロボットの推定タスク完了確率及び期待報酬に基づいてタスクを割り当てるハイレベルタスク割り当て (2) ロボットが割り当てられたタスクを遂行しながら、単独で補助報酬を最適化する低レベルの分散政策学習と実行。 ロボット力学の不確実性に対処するため,提案手法はリアルタイムタスク実行データを利用して,期待されたタスク完了確率と報酬を反復的に洗練し,明示的なロボット遷移モデルなしで適応的なタスク割り当てを可能にする。 提案アルゴリズムを理論的に検証し,課題割り当てが所望の確率閾値を高い信頼性で満たすことを示す。 最後に、網羅的なシミュレーションにより、フレームワークの有効性を実証する。

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