能力动态变化的机器人高层协作任务的在线重综合

给定一个协作高层任务以及一组异构机器人和行为来满足该任务，当机器人的能力发生变化（无论是发生故障还是获得了可执行的额外动作）时，本工作关注的核心挑战是如何在运行时自动调整各个机器人的行为，使得任务依然得到满足。我们考虑以 LTL^\psi 编码的任务，并在机器人能力发生变化时最小化全局团队重分配（进而最小化局部重综合）。我们还通过纳入用户可指定的关于整体团队分配的额外约束类型（例如每次分配所需的最少机器人数量），提升了 LTL^\psi 的表达能力。我们在一个模拟的仓库场景中演示了该框架。