Hierarchical Temporal Logic Task and Motion Planning for Multi-Robot Systems
作者: Zhongqi Wei, Xusheng Luo, Changliu Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-26 (更新: 2025-04-29)
备注: Accepted by Robotics: Science and Systems (RSS 2025)
💡 一句话要点
提出基于分层时序逻辑的多机器人系统任务与运动规划方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人系统 任务与运动规划 分层时序逻辑 乘积图 凸优化
📋 核心要点
- 多机器人任务与运动规划(TAMP)面临扩展性挑战，现有方法难以应对复杂任务规范和多机器人协同。
- 论文提出一种基于分层时序逻辑的TAMP方法，将任务规划和运动规划集成到乘积图框架中，实现高效搜索。
- 实验结果表明，该方法在执行时间和解决方案质量上优于现有方法，并能有效扩展到复杂的多机器人场景。
📝 摘要（中文）
本文针对多机器人系统的任务与运动规划(TAMP)问题，该问题将离散任务规划与连续运动规划相结合，极具挑战性。现有的TAMP方法在处理具有复杂规范的多机器人系统时，通常难以有效扩展，导致不可行的解决方案和过长的计算时间。本文提出了一种新的TAMP方法，用于解决任务由富有表现力的分层时序逻辑指定且任务分配未预先确定的多机器人场景。该方法利用分层时序逻辑规范在任务层面的高效性，以及基于优化的凸集图方法在运动层面的高效性，并将它们集成在一个乘积图框架中。在任务层面，我们将分层时序逻辑规范转换为单个图，并将任务分配嵌入到其边缘中。在运动层面，我们通过构型空间中的凸集来表示多个机器人的可行运动，并由基于采样的运动规划器引导。这种公式允许我们将TAMP问题定义为乘积图中的最短路径搜索，从而可以应用有效的凸优化技术。我们证明了在温和的假设下，我们的方法是完备且可靠的。此外，我们将我们的框架扩展到涉及机器人之间物体交接的协作式拾取和放置任务。我们在各种高维多机器人场景中评估了我们的方法，包括四足机器人、机械臂和自动化输送系统的模拟和真实环境。结果表明，我们的方法在执行时间和解决方案优化方面优于现有方法，同时有效地随着任务复杂性进行扩展。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多机器人系统中，任务由分层时序逻辑(Hierarchical Temporal Logic, HTL)描述，且任务分配未预先确定的任务与运动规划(TAMP)问题。现有方法在处理此类问题时，面临着扩展性瓶颈，难以在合理时间内找到可行解，尤其是在任务复杂度和机器人数量增加时。现有方法的痛点在于任务规划和运动规划的耦合度高，搜索空间巨大，难以有效利用问题结构。
核心思路：论文的核心思路是将任务规划和运动规划解耦，分别在任务层面和运动层面进行优化，然后通过乘积图框架将两者集成。任务层面利用HTL的层级结构进行高效的任务分解和分配；运动层面利用凸集表示机器人的可行运动空间，并使用基于优化的方法进行运动规划。通过这种解耦和集成，可以有效降低搜索空间维度，提高规划效率。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) HTL任务规范解析与图构建：将HTL规范转换为单个图，并将任务分配嵌入到图的边中。2) 运动规划：使用基于采样的运动规划器生成机器人的可行运动轨迹，并用凸集表示。3) 乘积图构建：将任务图和运动图进行乘积，得到一个包含任务和运动信息的联合图。4) 最短路径搜索：在乘积图上进行最短路径搜索，找到满足HTL规范且运动可行的任务序列和运动轨迹。
关键创新：论文的关键创新在于将分层时序逻辑与基于优化的运动规划相结合，并将其集成到乘积图框架中。这种方法能够有效利用HTL的层级结构进行任务分解和分配，同时利用凸优化技术进行高效的运动规划。与现有方法相比，该方法能够更好地处理复杂任务规范和多机器人协同，具有更好的扩展性和求解效率。
关键设计：任务层面的HTL图构建，将任务分配嵌入到图中，使得任务分配与任务规划同步进行。运动层面的凸集表示，利用凸优化技术进行运动规划，提高规划效率。乘积图的构建方式，保证了任务和运动的协调一致。最短路径搜索算法的选择，需要考虑计算效率和解的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在执行时间和解决方案优化方面优于现有方法。在模拟和真实环境中，该方法能够有效地处理包含四足机器人、机械臂和自动化输送系统的复杂多机器人场景。具体而言，该方法在解决复杂任务时，能够显著减少计算时间，并找到更优的任务序列和运动轨迹。此外，该方法还成功地应用于协作式拾取和放置任务，验证了其在多机器人协同方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化仓库、智能制造、物流配送等领域，实现多机器人协同完成复杂任务。例如，在自动化仓库中，多个机器人可以协同完成货物的拣选、搬运和放置；在智能制造中，多个机器人可以协同完成产品的装配、焊接和喷涂。该研究的实际价值在于提高多机器人系统的自动化程度和工作效率，降低人工成本，并提升生产质量。未来，该技术有望应用于更复杂的场景，如灾难救援、太空探索等。
📄 摘要（原文）
Task and motion planning (TAMP) for multi-robot systems, which integrates discrete task planning with continuous motion planning, remains a challenging problem in robotics. Existing TAMP approaches often struggle to scale effectively for multi-robot systems with complex specifications, leading to infeasible solutions and prolonged computation times. This work addresses the TAMP problem in multi-robot settings where tasks are specified using expressive hierarchical temporal logic and task assignments are not pre-determined. Our approach leverages the efficiency of hierarchical temporal logic specifications for task-level planning and the optimization-based graph of convex sets method for motion-level planning, integrating them within a product graph framework. At the task level, we convert hierarchical temporal logic specifications into a single graph, embedding task allocation within its edges. At the motion level, we represent the feasible motions of multiple robots through convex sets in the configuration space, guided by a sampling-based motion planner. This formulation allows us to define the TAMP problem as a shortest path search within the product graph, where efficient convex optimization techniques can be applied. We prove that our approach is both sound and complete under mild assumptions. Additionally, we extend our framework to cooperative pick-and-place tasks involving object handovers between robots. We evaluate our method across various high-dimensional multi-robot scenarios, including simulated and real-world environments with quadrupeds, robotic arms, and automated conveyor systems. Our results show that our approach outperforms existing methods in execution time and solution optimality while effectively scaling with task complexity.