存在机器人故障时的弹性时序逻辑规划
机器人学
2023-10-03 v2
摘要
近来提出了若干任务与运动规划算法,用于为移动机器人团队设计路径,其协作高层任务由形式化语言(如线性时序逻辑(LTL))指定。然而,所设计路径通常缺乏对机器人能力故障(如感知、移动或操控)的反应性,此类故障可能因意外事件(如人为干预或系统故障)而发生,进而可能损害任务性能。为应对这一新颖挑战,本文提出一种面向异构机器人团队及其协作LTL任务的弹性任务规划算法。机器人因其能力而异构,而任务要求在特定区域按时间/逻辑顺序应用这些技能。所提方法设计的路径可适应机器人能力的意外故障。这是通过基于机器人当前可用技能将子任务重新分配,同时最小程度地干扰现有团队运动规划来实现的。我们提供了实验与理论保证,证明了所提算法的效率与弹性。
引用
@article{arxiv.2305.05485,
title = {Resilient Temporal Logic Planning in the Presence of Robot Failures},
author = {Samarth Kalluraya and George J. Pappas and Yiannis Kantaros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05485},
year = {2023}
}