Robotic Planning under Hierarchical Temporal Logic Specifications

要約

時相論理仕様、特に線形時相論理 (LTL) を使用したロボット計画に関するこれまでの研究は、主に個々のロボットまたはロボットのグループに対する単一の公式に基づいていました。
しかし、タスクの複雑さが増すにつれて、LTL 式は必然的に長くなり、解釈と仕様の生成が複雑になり、プランナーの計算能力に負担がかかります。
LTL仕様の可能性を最大限に引き出すために、私たちはタスクの本質的な構造を利用し、LTL仕様に階層構造を導入しました。
「フラット」構造とは対照的に、階層モデルには複数レベルの構成仕様があり、構文の簡潔さ、解釈可能性の向上、計画の効率化などの利点があります。
この階層的時相論理構造の下でタスクに対処するために、我々は分解ベースの方法を定式化しました。
各仕様は、まず、時間的に相互に関連する一連のサブタスクに分割されます。
さらに、階層内のさまざまな仕様のサブタスク間の時間的関係を調べます。
続いて、混合整数線形計画を利用して各ロボットの時空間計画を生成します。
私たちの階層的な LTL 仕様は、ロボットのナビゲーションと操作のドメインに実験的に適用されました。
大規模なシミュレーション研究の結果は、階層形式の表現力の向上と提案された方法の有効性の両方を示しました。

要約(オリジナル)

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. In contrast to the ‘flat’ structure, our hierarchical model has multiple levels of compositional specifications and offers benefits such as greater syntactic brevity, improved interpretability, and more efficient planning. To address tasks under this hierarchical temporal logic structure, we formulated a decomposition-based method. Each specification is first broken down into a range of temporally interrelated sub-tasks. We further mine the temporal relations among the sub-tasks of different specifications within the hierarchy. Subsequently, a Mixed Integer Linear Program is utilized to generate a spatio-temporal plan for each robot. Our hierarchical LTL specifications were experimentally applied to domains of robotic navigation and manipulation. Results from extensive simulation studies illustrated both the enhanced expressive potential of the hierarchical form and the efficacy of the proposed method.

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