Synthesising Robust Controllers for Robot Collectives with Recurrent Tasks: A Case Study

要約

自律集合体向けの Correct-by-Construction コントローラーを設計する場合、3 つの主要な課題は、タスクの仕様、モデリング、および実際の規模での使用です。
この論文では、最適化目標 (例: 最大の清浄度、最小のエネルギー消費)、再発性 (例: 汚染および帯電のしきい値の再確立) および安全性 (
例：完全な放電、相互に排他的な部屋の占有など）の制約を避けます。
技術的な制限 (スケーラビリティおよび合成での制約の使用に関連する) のため、グラフベースの設定を確率的 2 プレイヤー ゲームから、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス (POMDP) 上のシングル プレイヤー ゲームに簡素化します。
環境の不確実性に対するロバスト性は、部分的な可観測性によってエンコードされます。
線形時間正確性プロパティは、POMDP 戦略の合成後に個別に検証されます。
私たちは、利用制限のある公共建物の清掃を担当するバッテリー駆動ロボットのシナリオで例示される、タスクを課せられたロボット集合体向けの POMDP モデリングとコントローラー合成に関する大規模なガイダンスに貢献します。

要約(オリジナル)

When designing correct-by-construction controllers for autonomous collectives, three key challenges are the task specification, the modelling, and its use at practical scale. In this paper, we focus on a simple yet useful abstraction for high-level controller synthesis for robot collectives with optimisation goals (e.g., maximum cleanliness, minimum energy consumption) and recurrence (e.g., re-establish contamination and charge thresholds) and safety (e.g., avoid full discharge, mutually exclusive room occupation) constraints. Due to technical limitations (related to scalability and using constraints in the synthesis), we simplify our graph-based setting from a stochastic two-player game into a single-player game on a partially observable Markov decision process (POMDP). Robustness against environmental uncertainty is encoded via partial observability. Linear-time correctness properties are verified separately after synthesising the POMDP strategy. We contribute at-scale guidance on POMDP modelling and controller synthesis for tasked robot collectives exemplified by the scenario of battery-driven robots responsible for cleaning public buildings with utilisation constraints.

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