Simultaneous Task Allocation and Planning for Multi-Robots under Hierarchical Temporal Logic Specifications

要約

構文的に協調安全な線形時相論理 (sc-LTL) などの時相論理仕様を使用したロボット計画の研究は、単一の式に依存していました。
ただし、タスクの複雑さが増すにつれて、sc-LTL 式は長くなり、解釈と生成が困難になり、プランナーの計算能力に負担がかかります。
これに対処するために、構文とセマンティクスの両方を備えた階層構造を sc-LTL 仕様に導入し、フラットな対応物よりも表現力が高いことを証明しました。
私たちはフラット sc-LTL と階層バージョンを比較するユーザー調査を実施し、ユーザーは階層構造を使用することで複雑なタスクをより簡単に理解できることがわかりました。
私たちは、マルチロボット システムの計画を統合するための検索ベースのアプローチを開発し、タスクの割り当てと計画を同時に実現します。
この方法は、それぞれが sc-LTL 仕様に対応する、緩やかに相互接続されたサブ空間によって検索空間を近似します。
探索は主に単一の部分空間に焦点を当て、オートマトンの分解によって決定される条件下で別の部分空間に移行します。
検索を大幅に迅速化するために複数のヒューリスティックを開発します。
穏やかな仮定の下で行われた私たちの理論的分析は、完全性と最適性に対処します。
サービス タスクのさまざまなシミュレーターで使用されている既存の方法と比較して、当社のアプローチは、同等のソリューション品質を維持しながら計画時間を短縮します。

要約(オリジナル)

Research in robotic planning with temporal logic specifications, such as syntactically co-safe Linear Temporal Logic (sc-LTL), has relied on single formulas. However, as task complexity increases, sc-LTL formulas become lengthy, making them difficult to interpret and generate, and straining the computational capacities of planners. To address this, we introduce a hierarchical structure to sc-LTL specifications with both syntax and semantics, proving it to be more expressive than flat counterparts. We conducted a user study that compared the flat sc-LTL with our hierarchical version and found that users could more easily comprehend complex tasks using the hierarchical structure. We develop a search-based approach to synthesize plans for multi-robot systems, achieving simultaneous task allocation and planning. This method approximates the search space by loosely interconnected sub-spaces, each corresponding to an sc-LTL specification. The search primarily focuses on a single sub-space, transitioning to another under conditions determined by the decomposition of automatons. We develop multiple heuristics to significantly expedite the search. Our theoretical analysis, conducted under mild assumptions, addresses completeness and optimality. Compared to existing methods used in various simulators for service tasks, our approach improves planning times while maintaining comparable solution quality.

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