【摘 要】
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本文提出了一种基于局部线性时序逻辑任务描述的滚动时域多机器人协同规划在线合成方法,初步解决了如何在建模为马尔可夫决策过程的多机器人系统中,对人给出的复杂、高等级任务指令的协同任务计划在线自主合成问题。首先,考虑到真实场景中工作环境属性以及机器人行动等的不确定性,将每个机器人的行为建模为一个概率马尔可夫决策过程并将人给出的复杂任务描述为线性时序逻辑的形式。其次,为每个机器人指定一个线性时序逻辑任务规
【出 处】
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第40届中国控制会议论文集（15）
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本文提出了一种基于局部线性时序逻辑任务描述的滚动时域多机器人协同规划在线合成方法,初步解决了如何在建模为马尔可夫决策过程的多机器人系统中,对人给出的复杂、高等级任务指令的协同任务计划在线自主合成问题。首先,考虑到真实场景中工作环境属性以及机器人行动等的不确定性,将每个机器人的行为建模为一个概率马尔可夫决策过程并将人给出的复杂任务描述为线性时序逻辑的形式。其次,为每个机器人指定一个线性时序逻辑任务规范,考虑到可能存在机器人无法独立完成的任务,所以将其它机器人的协助以原子命题的形式纳入到机器人的任务规范中来,并将线性时序逻辑任务规范转换为确定性Rabin自动机。接着,通过双时间窗限制自动机和马尔可夫决策过程的规划深度,在机器人运行时动态构建多机器人协同有限时域乘积系统,把全局规划合成问题分解为可以被迭代求解的有限域规划问题,基于值迭代方法在线滚动合成最大化满足任务规范概率的协同任务计划。最后,通过仿真实验验证了方法的有效性和正确性,结果表明方法可以适用于离散步时间间隔不同的情况,极大的降低了传统的基于全局任务和系统概率模型的方法所带来的计算负担。
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