Scalable Multi-Robot Task Allocation and Coordination under Signal Temporal Logic Specifications

要約

衝突回避やゴールリーチなどの単純な目的を備えたモーション計画は、最新のプランナーを使用して効率的に解決できます。
ただし、これらのプランナーの許可されたタスクの複雑さは限られています。
一方、信号時間論理（STL）は複雑な要件を指定できますが、STLベースのモーションプランニングおよび制御アルゴリズムは、特に複雑なダイナミクスを備えた大規模なマルチロボットシステムでスケーラビリティの問題に直面することがよくあります。
この論文では、2つの世界の最高を活用するアルゴリズムを提案します。
最初にシングルロボットモーションプランナーを使用して、各ロボットの代替参照パスのセットを効率的に生成します。
次に、調整要件がSTLを使用して指定されます。STLは、それらのパスに沿ったパスとロボットの進行の割り当てで定義されます。
混合整数線形プログラム（MILP）を使用して、STL仕様が満たされるように、タスクの割り当てとロボットの進行ターゲットを長期にわたって計算します。
最後に、ターゲットの進行状況を追跡するためにローカルコントローラーを使用します。
シミュレーションは、この方法で、複雑な制約とスケールを備えたタスクを大規模なマルチロボットチームと複雑なタスク割り当てシナリオに処理できることを示しています。

要約(オリジナル)

Motion planning with simple objectives, such as collision-avoidance and goal-reaching, can be solved efficiently using modern planners. However, the complexity of the allowed tasks for these planners is limited. On the other hand, signal temporal logic (STL) can specify complex requirements, but STL-based motion planning and control algorithms often face scalability issues, especially in large multi-robot systems with complex dynamics. In this paper, we propose an algorithm that leverages the best of the two worlds. We first use a single-robot motion planner to efficiently generate a set of alternative reference paths for each robot. Then coordination requirements are specified using STL, which is defined over the assignment of paths and robots’ progress along those paths. We use a Mixed Integer Linear Program (MILP) to compute task assignments and robot progress targets over time such that the STL specification is satisfied. Finally, a local controller is used to track the target progress. Simulations demonstrate that our method can handle tasks with complex constraints and scales to large multi-robot teams and intricate task allocation scenarios.

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