Reactive and human-in-the-loop planning and control of multi-robot systems under LTL specifications in dynamic environments

要約

この論文では、線形時相論理 (LTL) 仕様の下でのマルチロボット システムの計画と制御の問題を調査します。
既存の文献のほとんどが静的な既知の環境を想定しているのとは対照的に、私たちの研究は、人間が歩いているような未知の動く障害物が存在する可能性のある動的な環境に焦点を当てています。
ロボット間でローカル通信が許可されるかどうかに応じて、2 つの異なるオンライン再計画アプローチを検討します。
ローカル通信が許可されている場合、オンラインで検出された競合を解決するために、各ロボットのローカル軌道生成アルゴリズムを提案します。
他のケース、つまり通信が許可されていない場合は、潜在的な衝突を事後的に回避するモデル予測コントローラーを開発します。
どちらの場合も、実行可能な場合には常にタスクの満足度が保証されます。
さらに、人間が 1 つまたは複数のロボットを追加で制御する可能性がある、人間参加型のシナリオを検討します。
LTL の満足度を保証しながら、人間の危険な行動を防止するために、ロボットごとに混合イニシアチブ コントローラーを設計します。
以前に開発した ROS ソフトウェア パッケージを使用して、提案された戦略の有効性と適用性を実証するためにいくつかの実験が行われました。

要約(オリジナル)

This paper investigates the planning and control problems for multi-robot systems under linear temporal logic (LTL) specifications. In contrast to most of existing literature, which presumes a static and known environment, our study focuses on dynamic environments that can have unknown moving obstacles like humans walking through. Depending on whether local communication is allowed between robots, we consider two different online re-planning approaches. When local communication is allowed, we propose a local trajectory generation algorithm for each robot to resolve conflicts that are detected on-line. In the other case, i.e., no communication is allowed, we develop a model predictive controller to reactively avoid potential collisions. In both cases, task satisfaction is guaranteed whenever it is feasible. In addition, we consider the human-in-the-loop scenario where humans may additionally take control of one or multiple robots. We design a mixed initiative controller for each robot to prevent unsafe human behaviors while guarantee the LTL satisfaction. Using our previous developed ROS software package, several experiments are conducted to demonstrate the effectiveness and the applicability of the proposed strategies.

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