本論文では、動的に変化する環境における線形時間論理ベースのタスク計画のための漸進的な再計画アルゴリズムを提案する。予期せぬ環境の変化により、線形時間論理(LTL)の仕様を満たすことができなくなる可能性がある。本研究では、この失敗を2つのクラスに分類する: (1) 所望のLTL仕様は再計画によって満たすことができる、(2) 所望のLTL仕様を厳密に満たすことはできず、「緩和された」方法でのみ満たすことができる。
これらの失敗に対処するため、提案アルゴリズムは、所望のタスク仕様を最小限に違反する最適な再計画ソリューションを見つける。特に、D* Liteアルゴリズムを活用し、合成オートマトン内の距離メトリックを使用して仕様違反の程度を定量化し、漸進的に再計画を行う。これにより、計画の最適性を確保し、頻繁な再計画が必要な場合の計画時間を大幅に短縮できる。
提案手法をロボットナビゲーションシミュレーションで実装し、再計画の計算効率が2桁改善されることを示した。
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