具有资源运输不确定性与时序逻辑目标的异构多智能体路径规划迭代方法
机器人学
2025-08-28 v1 形式语言与自动机理论
摘要
本文提出了一种在未知资源分布环境中进行异构多智能体路径规划的迭代方法。我们关注一支具有多样化能力的机器人团队，其任务是执行使用能力时序逻辑（CaTL）指定的任务，这是一种建立在信号时序逻辑基础上的形式化框架，用于处理空间、时间、能力和资源约束。关键挑战来自于环境中资源初始分布和数量的不确定性。为了解决这一问题，我们引入了一种动态平衡探索与任务完成的迭代算法。机器人被引导去探索环境，识别资源位置和数量，同时逐步细化对资源分布的理解。与此同时，它们旨在基于当前信息最大限度地满足任务目标，并随着新数据的获取调整其策略。该方法为在动态、资源受限环境中的规划提供了鲁棒的解决方案，即使在不确定条件下也能实现异构团队的高效协调。我们通过仿真案例研究证明了该方法的有效性和性能。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.19429,
title = {An Iterative Approach for Heterogeneous Multi-Agent Route Planning with Resource Transportation Uncertainty and Temporal Logic Goals},
author = {Gustavo A. Cardona and Kaier Liang and Cristian-Ioan Vasile},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.19429},
year = {2025}
}