Temporally Robust Multi-Agent STL Motion Planning in Continuous Time

要約

Signal Temporal Logic (STL) は、連続時間信号 (マルチエージェント システムの軌跡など) に関する形式言語であり、複雑な空間的および時間的システム要件 (特定の時間内で相互に十分に近くに留まるなど) の仕様を可能にします。
間隔）。
このような複雑な要件を伴うマルチエージェントの動作計画のロバスト性を促進するために、共同 STL 仕様の時間的ロバスト性を最大化すること、つまり STL 仕様を満たしながら各エージェントの軌道の許容時間シフトを最大化することを目的とした動作計画を検討します。
以前の方法では、離散時間混合整数線形計画法 (MILP) 最適化スキームで時間的にロバストな動作計画と制御が示されていました。
対照的に、連続的なベジエ曲線によって軌道をパラメータ化します。ここでは、軌道の曲率と時間移動が個別にパラメータ化されます。
連続時間で時間的にロバストな軌道を生成するアルゴリズムを示し、私たちのアプローチの健全性を証明します。
さらに、我々のパラメータ化は、一定間隔時間の離散化に基づく最先端の方法と比較して、大幅な高速化でこれを実現することを経験的に示しています。

要約(オリジナル)

Signal Temporal Logic (STL) is a formal language over continuous-time signals (such as trajectories of a multi-agent system) that allows for the specification of complex spatial and temporal system requirements (such as staying sufficiently close to each other within certain time intervals). To promote robustness in multi-agent motion planning with such complex requirements, we consider motion planning with the goal of maximizing the temporal robustness of their joint STL specification, i.e. maximizing the permissible time shifts of each agent’s trajectory while still satisfying the STL specification. Previous methods presented temporally robust motion planning and control in a discrete-time Mixed Integer Linear Programming (MILP) optimization scheme. In contrast, we parameterize the trajectory by continuous B\’ezier curves, where the curvature and the time-traversal of the trajectory are parameterized individually. We show an algorithm generating continuous-time temporally robust trajectories and prove soundness of our approach. Moreover, we empirically show that our parametrization realizes this with a considerable speed-up compared to state-of-the-art methods based on constant interval time discretization.

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