Platform-Aware Mission Planning

要約

自律システムの計画には通常、さまざまな抽象レベルのモデルを使用した推論と、シス​​テムと外部環境の相互作用を指す高レベルのミッション目標と、システムと外部環境の相互作用を指す低レベルのプラットフォーム制約という 2 つの競合する目標セットの調和が必要です。
サブシステムの整合性と正しい相互作用を維持することを目的としています。
これら 2 つのモデル間の複雑な相互作用により、特に、システムの下位層の非決定的な動作を考慮して、堅牢性が保証されたプランを見つけることが目的の場合、システム全体について推論することが非常に困難になります。
この論文では、プラットフォーム対応ミッション計画 (PAMP) の問題を紹介し、時間的持続アクションの設定でそれに対処します。
PAMP 問題は、そのすべてが存在するという性質のため、標準的な時間計画とは異なります。ミッションの目標を扱う高レベルの計画は、プラットフォームの低レベル モデルのすべての可能な非決定的実行について、安全性と実行可能性の制約を満たす必要があります。
そして環境。
PAMP を解決するための 2 つのアプローチを提案します。
最初のベースライン アプローチはミッション レベルとプラットフォーム レベルを融合するもので、2 番目のベースライン アプローチはプランナーと検証エンジンの組み合わせを活用する抽象化と洗練のループに基づいています。
提案されたアプローチの健全性と完全性を証明し、実験的に検証し、異種モデリングの重要性と抽象化と洗練に基づく技術の優位性を実証します。

要約(オリジナル)

Planning for autonomous systems typically requires reasoning with models at different levels of abstraction, and the harmonization of two competing sets of objectives: high-level mission goals that refer to an interaction of the system with the external environment, and low-level platform constraints that aim to preserve the integrity and the correct interaction of the subsystems. The complicated interplay between these two models makes it very hard to reason on the system as a whole, especially when the objective is to find plans with robustness guarantees, considering the non-deterministic behavior of the lower layers of the system. In this paper, we introduce the problem of Platform-Aware Mission Planning (PAMP), addressing it in the setting of temporal durative actions. The PAMP problem differs from standard temporal planning for its exists-forall nature: the high-level plan dealing with mission goals is required to satisfy safety and executability constraints, for all the possible non-deterministic executions of the low-level model of the platform and the environment. We propose two approaches for solving PAMP. The first baseline approach amalgamates the mission and platform levels, while the second is based on an abstraction-refinement loop that leverages the combination of a planner and a verification engine. We prove the soundness and completeness of the proposed approaches and validate them experimentally, demonstrating the importance of heterogeneous modeling and the superiority of the technique based on abstraction-refinement.

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