Minimum-Violation Temporal Logic Planning for Heterogeneous Robots under Robot Skill Failures

📄 arXiv: 2410.17188v2 📥 PDF

作者: Samarth Kalluraya, Beichen Zhou, Yiannis Kantaros

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-22 (更新: 2025-04-17)

💡 一句话要点

针对异构机器人技能失效，提出最小违背时序逻辑规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 时序逻辑规划 异构机器人 技能失效 任务重分配 反应式规划

📋 核心要点

  1. 现有LTL规划算法缺乏对机器人技能失效的反应能力，导致任务性能下降。
  2. 提出一种反应式LTL规划算法，通过重新分配子任务和局部修改计划来适应技能失效。
  3. 该算法能处理任务无法完成的情况，通过优化任务优先级最小化违规，实验验证了其效率。

📝 摘要（中文）

本文研究了具有异构技能（例如，感知和操作）的机器人团队，其协作任务由线性时序逻辑（LTL）公式描述。这些LTL编码的任务要求机器人按照时间和逻辑顺序将其技能应用于特定区域和对象。虽然现有的时序逻辑规划算法可以合成正确构造的计划，但它们通常缺乏对机器人技能意外失效的反应能力，这会损害任务性能。本文提出了一种反应式LTL规划算法来应对这一挑战，该算法可以适应部署期间发生的意外失效。具体来说，所提出的算法根据机器人正常运行的技能重新分配子任务，并局部修改团队计划以适应这些新的分配，从而确保任务完成。该算法的主要创新之处在于它能够处理由于正常运行的机器人数量有限而导致任务完成变得不可能的情况。该算法不会报告任务失败，而是根据用户指定的优先级，策略性地优先考虑最关键的子任务，并局部修改团队的计划，以最大限度地减少任务违规。我们提供了理论条件，在该条件下，所提出的框架可以计算最小违规的任务重新分配和团队计划。我们提供了数值和硬件实验来证明所提出方法的效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决异构机器人团队在执行LTL描述的协作任务时，由于机器人技能意外失效导致任务无法顺利完成的问题。现有方法通常缺乏对这种失效的反应能力，要么直接导致任务失败，要么无法保证任务完成质量。

核心思路：核心思路是设计一种反应式LTL规划算法，该算法能够在机器人技能失效时，动态地重新分配子任务给其他具备相应技能的机器人，并局部调整团队的执行计划。当任务由于机器人数量或技能的限制而无法完全完成时，算法会根据用户定义的优先级，选择性地执行最重要的子任务，以最小化任务违规。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 任务分解与分配：将LTL公式描述的全局任务分解为多个子任务，并根据机器人的技能进行初始分配。2) 技能失效检测：实时监测机器人的技能状态，检测是否发生意外失效。3) 任务重新分配：当检测到技能失效时，根据剩余机器人的技能和任务优先级，重新分配受影响的子任务。4) 局部计划调整：根据新的任务分配，局部修改团队的执行计划，确保任务的连贯性和可行性。5) 任务执行与监控：执行调整后的计划，并持续监控机器人的技能状态和任务进展。

关键创新：最重要的创新在于其处理任务无法完全完成情况的能力。传统方法通常会直接报告任务失败，而该算法能够根据用户定义的优先级，选择性地执行最重要的子任务，从而在资源受限的情况下最大化任务完成度。此外，反应式规划的框架也保证了系统对意外情况的适应性。

关键设计：关键设计包括：1) 任务优先级定义：允许用户为不同的子任务分配不同的优先级，以便在资源受限时进行权衡。2) 任务重新分配策略：设计高效的任务重新分配算法，考虑机器人的技能、位置和通信成本等因素。3) 局部计划调整方法：采用局部搜索或优化方法，快速调整团队的执行计划，以适应新的任务分配。

📊 实验亮点

论文通过数值和硬件实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该算法能够在机器人技能失效的情况下，有效地重新分配任务并调整计划，显著提高了任务完成度。在任务无法完全完成的情况下，该算法能够根据用户定义的优先级，选择性地执行最重要的子任务，从而最小化任务违规。具体性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多机器人协作的复杂任务场景，例如：灾难救援、智能制造、物流配送、环境监测等。通过提高机器人团队对意外情况的适应能力，可以显著提升任务的鲁棒性和效率，降低任务失败的风险，从而带来更高的经济和社会价值。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务场景，例如包含动态环境和不确定性的情况。

📄 摘要（原文）

In this paper, we consider teams of robots with heterogeneous skills (e.g., sensing and manipulation) tasked with collaborative missions described by Linear Temporal Logic (LTL) formulas. These LTL-encoded tasks require robots to apply their skills to specific regions and objects in a temporal and logical order. While existing temporal logic planning algorithms can synthesize correct-by-construction plans, they typically lack reactivity to unexpected failures of robot skills, which can compromise mission performance. This paper addresses this challenge by proposing a reactive LTL planning algorithm that adapts to unexpected failures during deployment. Specifically, the proposed algorithm reassigns sub-tasks to robots based on their functioning skills and locally revises team plans to accommodate these new assignments and ensure mission completion. The main novelty of the proposed algorithm is its ability to handle cases where mission completion becomes impossible due to limited functioning robots. Instead of reporting mission failure, the algorithm strategically prioritizes the most crucial sub-tasks and locally revises the team's plans, as per user-specified priorities, to minimize mission violations. We provide theoretical conditions under which the proposed framework computes the minimum-violation task reassignments and team plans. We provide numerical and hardware experiments to demonstrate the efficiency of the proposed method.