이 논문은 동적으로 변화하는 환경에서 선형 시간 논리(LTL) 기반 작업 계획을 위한 점진적 재계획 알고리즘을 제안한다. 예상치 못한 환경 변화로 인해 주어진 LTL 작업 명세를 만족하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이 연구에서는 이러한 실패를 두 가지 경우로 구분한다: (i) 재계획을 통해 원하는 LTL 명세를 만족할 수 있는 경우, (ii) 원하는 LTL 명세를 엄격하게 만족할 수 없고 "완화된" 방식으로만 만족할 수 있는 경우.
이를 해결하기 위해 제안된 알고리즘은 작업 명세를 최소한으로 위반하는 최적의 재계획 솔루션을 찾는다. 특히 D* Lite 알고리즘을 활용하고 합성된 오토마타 내에서의 거리 메트릭을 사용하여 작업 위반 정도를 정량화하고 점진적으로 재계획한다. 이를 통해 계획의 최적성을 보장하고 빈번한 재계획이 필요한 경우 계획 시간을 크게 단축할 수 있다.
제안 알고리즘은 로봇 네비게이션 시뮬레이션에 구현되어 재계획 계산 효율성이 기존 방법 대비 2 orders of magnitude 향상됨을 보여준다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Jiming Ren,H... at arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.01219.pdfDeeper Inquiries