【技术实现步骤摘要】
信号时序逻辑约束下基于终点回溯的任务规划方法和装置
本专利技术涉及智能体任务规划
，具体涉及一种信号时序逻辑约束下基于终点回溯的任务规划方法和装置。
技术介绍
信号时序逻辑(SignalTemporalLogic)是当前机器人规划领域具有研究前景的
信号时序逻辑能够用程式化语言，建模一系列具有时序关系，且带有严格时间约束的复杂任务，从而对机器人的控制与规划添加高阶时序约束，并能够给底层控制器提供接口。在机器人规划领域中，有时机器人任务复杂，具有时序关系上的耦合性的特点，一些传统方法难以进行建模，而信号时序逻辑，能够很好的建模多智能体系统的复杂任务。针对信号时序逻辑规划任务，已有的解决方案有如下几种：方案1：文献(RamanV,AlexandreDonzé,MaasoumyM,etal.ModelPredictiveControlwithSignalTemporalLogicSpecifications[C].53rdIEEEConferenceonDecisionandControl.IEEE,...
【技术保护点】
1.一种信号时序逻辑STL约束下基于终点回溯的任务规划方法，其特征在于，包括：/n步骤1、离线构建搜索树：在智能体的二维位置工作空间(x,y)中，加入时间维信息t，构建三维空间(x,y,t)；根据智能体的给定任务预估终点s
【技术特征摘要】
1.一种信号时序逻辑STL约束下基于终点回溯的任务规划方法，其特征在于，包括：
步骤1、离线构建搜索树：在智能体的二维位置工作空间(x,y)中，加入时间维信息t，构建三维空间(x,y,t)；根据智能体的给定任务预估终点sd＝(xd,yd,h)，并放置到所述三维空间中；其中(xd,yd)为任务目标位置，h为任务对应的最大时长；将智能体给定任务的所有未来操作符与过去操作符互换，构建出转换后任务的变换器Transducer；在Transducer的约束下，以终点sd作为根节点，自终点向t＝0的起始状态平面生长快速随机搜索树，直到起始状态平面中每个有可能的位置点都被叶子节点s'覆盖，停止快速随机搜索树的生长；计算快速随机搜索树中每个节点到根节点的代价值；
步骤2、在线任务规划：给定智能体的初始状态(x0,y0,0)，在快速随机搜索树中搜索智能体可达范围内的所有叶子节点s'，选择代价值最小的叶子节点作为规划节点；智能体从初始状态到规划节点再到根节点的路径wd就是路径规划结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1所述停止快速随机搜索树的生长的判断方式为：
构建以叶子节点s'为顶点、开口朝向起始状态平面、高度无限延伸、圆锥中轴线垂直于(x,y)平面的圆锥，圆锥斜面斜率的绝对值为智能体的最大速度；每个圆锥与所述起始状态平面相交，如果所有圆锥的圆形相交面的并集覆盖智能体的工作范围，则停止快速随机搜索树的生长。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定所有圆锥的圆形相交面的并集是否覆盖智能体的工作范围时，进一步设置一个覆盖率ε％，将智能体的工作范围SQ与覆盖率ε％相乘，获得覆盖阈值SQ·ε％；当所有圆锥的圆形相交面的并集达到所述覆盖阈值SQ·ε％，则确定所述并集覆盖智能体的工作范围。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中所述智能体可达范围的确定方式为：
构建以智能体的初始状态(x0,y0,0)为顶点、圆锥开口朝向根节点、高度无限延伸、圆锥中轴线垂直于(x,y)平面的圆锥，圆锥斜面斜率的绝对值为智能体的最大速度；将圆锥面包围中的叶子节点s'确定为智能体可达范围；
或者，构建以每个叶子节点s'为顶点、圆锥开口背离根节点、高度无限延伸、圆锥中轴线垂直于(x,y)平面的圆锥，圆锥斜面斜率的绝对值为智能体的最大速度；判断初始状态(x0,y0,0)落在哪些叶子节点s'的圆锥内，则将这些叶子节点s'确定为智能体可达范围。
5.如权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：方浩，田戴荧，杨庆凯，曾宪琳，商成思，吴楚，陈仲瑶，李尚昊，陈杰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。