UMBRELLA: Uncertainty-aware Multi-robot Reactive Coordination under Dynamic Temporal Logic Tasks

📄 arXiv: 2603.25395v1 📥 PDF

作者: Qisheng Zhao, Meng Guo, Hengxuan Du, Lars Lindemann, Zhongkui Li

分类: cs.RO, cs.MA

发布日期: 2026-03-26

💡 一句话要点

UMBRELLA：动态时序逻辑任务下基于不确定性的多机器人反应式协同

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 多机器人系统 协作任务 动态环境 不确定性建模 蒙特卡洛树搜索

📋 核心要点

  1. 现有方法在多机器人协作任务中，难以应对动态环境和移动目标带来的不确定性，导致效率降低。
  2. UMBRELLA框架结合蒙特卡洛树搜索和不确定性感知的rollout，使用Conformal Prediction建模目标运动的不确定性。
  3. 实验结果表明，UMBRELLA框架显著降低了平均完工时间和方差，提升了多机器人协作效率。

📝 摘要（中文）

多机器人系统通过并发和协作执行团队任务非常高效。然而，大多数现有方法要么假设静态任务特征，要么在环境发生变化时简单地重新规划。本文解决了在涉及动态和移动目标的情况下，协调多机器人系统执行协作任务的挑战性问题。我们通过Conformal Prediction (CP)显式地对目标运动预测中的不确定性进行建模，同时遵守线性时序逻辑(LTL)指定的时空约束。所提出的框架(UMBRELLA)将基于部分计划的蒙特卡洛树搜索(MCTS)与不确定性感知的rollout相结合，并引入了一种基于CP的度量来指导和加速搜索。目标是最小化平均完工时间的条件风险价值(CVaR)。对于在线发布的任务，一种后退水平线规划方案根据更新的任务规范和运动预测动态地调整分配。始终保证任务之间的空间和时间约束，并且在线执行期间协作任务只需要部分同步。大量的模拟和硬件实验表明，与静态基线相比，平均完工时间和方差分别显著降低了23%和71%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人系统在动态环境中执行协作任务时，如何有效地进行任务分配和路径规划的问题。现有方法通常假设环境是静态的，或者在环境发生变化时简单地重新规划，无法充分利用预测信息，并且忽略了预测的不确定性，导致效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用Conformal Prediction (CP) 来显式地建模目标运动预测中的不确定性，并将其融入到多机器人任务规划中。通过考虑预测的不确定性，可以更稳健地进行任务分配和路径规划，从而提高多机器人系统的协作效率。同时，采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)来探索可能的任务分配方案，并使用基于CP的度量来指导搜索过程。

技术框架：UMBRELLA框架主要包含以下几个模块：1) 任务规范模块：使用线性时序逻辑(LTL)来描述任务的时空约束。2) 运动预测模块：使用Conformal Prediction (CP) 来预测目标运动，并量化预测的不确定性。3) 任务分配与路径规划模块：使用蒙特卡洛树搜索(MCTS)来探索可能的任务分配方案，并结合不确定性感知的rollout来评估每个方案的性能。4) 在线执行模块：采用后退水平线规划方案，根据更新的任务规范和运动预测动态地调整任务分配。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 显式地建模了目标运动预测的不确定性，并将其融入到多机器人任务规划中。2) 提出了一种基于CP的度量来指导蒙特卡洛树搜索，加速了搜索过程。3) 采用后退水平线规划方案，能够动态地调整任务分配，适应环境的变化。

关键设计：论文中，CP方法用于预测目标运动轨迹，并输出一个置信区间，该区间表示预测的不确定性。MCTS算法使用CVaR（条件风险价值）作为评估指标，以最小化平均完工时间的风险。后退水平线规划方案根据设定的时间窗口，定期重新规划任务分配，以适应环境的变化。具体参数设置和损失函数细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与静态基线方法相比，UMBRELLA框架在平均完工时间上降低了23%，在完工时间的方差上降低了71%。这表明UMBRELLA框架不仅能够提高多机器人系统的协作效率，还能够提高其鲁棒性，降低任务执行的风险。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于仓储物流、智能交通、灾害救援等领域。在这些场景中，多机器人系统需要协同完成任务，并且环境通常是动态变化的。UMBRELLA框架能够有效地应对这些挑战，提高多机器人系统的协作效率和鲁棒性，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Multi-robot systems can be extremely efficient for accomplishing team-wise tasks by acting concurrently and collaboratively. However, most existing methods either assume static task features or simply replan when environmental changes occur. This paper addresses the challenging problem of coordinating multi-robot systems for collaborative tasks involving dynamic and moving targets. We explicitly model the uncertainty in target motion prediction via Conformal Prediction(CP), while respecting the spatial-temporal constraints specified by Linear Temporal Logic (LTL). The proposed framework (UMBRELLA) combines the Monte Carlo Tree Search (MCTS) over partial plans with uncertainty-aware rollouts, and introduces a CP-based metric to guide and accelerate the search. The objective is to minimize the Conditional Value at Risk (CVaR) of the average makespan. For tasks released online, a receding-horizon planning scheme dynamically adjusts the assignments based on updated task specifications and motion predictions. Spatial and temporal constraints among the tasks are always ensured, and only partial synchronization is required for the collaborative tasks during online execution. Extensive large-scale simulations and hardware experiments demonstrate substantial reductions in both the average makespan and its variance by 23% and 71%, compared with static baselines.