[发明专利]一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法

说明书

本发明公开了一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法，解决了多智能体任务解耦问题。各智能体通过检测耦合边，构建自身的解耦乘积式Büchi自动机，并通过该解耦乘积式Büchi自动机构建出自身动作序列；耦合边的端点对应需要协作的动作；在各个智能体利用解耦乘积式Büchi自动机独立执行自身动作序列时，判断当前所执行动作及其对应触发条件是否在所述耦合集中，如果是，则当前所执行动作为需要协作的动作，请协作智能体协作做出动作；当有智能体失效时，选举出负责继承的智能体继承失效智能体的任务。

技术领域

本发明涉及属于人工智能领域，尤其涉及一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法。

背景技术

线性时序逻辑(Linear Temporal Logic)是当前人工智能领域具有研究前景的技术领域。线性时序逻辑能够用程式化语言，建模一系列具有时序关系的复杂任务，通过图模型将语言进行转移，从而能够将复杂的时序关系通过一系列有条件的转移来加以约束。该方法由于具有完备性，在广泛的领域中被加以运用。在多智能体领域中，多智能体系统由于具有任务复杂，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，而线性时序逻辑，能够很好的建模多智能体系统的复杂任务。

针对多智能体系统中的时序逻辑规划任务，已有的解决方案有如下几种：

方案1：文献(Yushan Chen,Xu Chu Ding,Alin Stefanescu,and Calin Belta.Aformal approach to deployment of robotic teams in an urban likeenvironment.In International Symposium on Distributed Autonomous RoboticsSystem,2013.)提出了在城市环境下应用线性时序逻辑来进行任务规划的一种集中式方法，每个机器人将城市环境建模为有限状态转移系统，将自身任务转移成为对应的Büchi自动机从而构建乘积式Büchi自动机。之后，每个机器人将所有机器人的乘积Büchi自动机再乘积起来，通过最后得到的所有机器人的乘积自动机来为每个机器人规划最优路径。

方案2：文献(Meng Guo and Dimos V Dimarogonas.Multi-agent planreconfiguration under local ltl specifications.The International Journal ofRobotics Research,34(2):218–235,2015.)构建了一种分层的分布式多智能体系统混合决策-控制架构，该框架需要为每个智能体分配一个线性时序逻辑公式作为一个任务，多智能体间通过请求-响应通信模型进行协作。

方案3：文献(Meng Guo and Dimos V Dimarogonas.Task and motioncoordination for heterogeneous multiagent systems with loosely coupled localtasks.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,14(2):797–808,2017.)该文献通过预先定义机器人任务之间的耦合依赖关系，结合Dijkstra算法分布化地构建每个机器人的动作序列，并通过请求-响应-确认通信模型保证协作动作的同步。

现有技术方案在多智能体任务解耦方面、多机之间进行协作时的信息传递方面和集群部分节点失效时处理策略方面均有所研究，但是效果不够理想。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法，解决了多智能体任务解耦问题。

进一步地，本发明集群中部分节点失效时，其他机器人能够对部分机器人的失效做出反应，从而能够使集群对部分节点失效具有鲁棒性。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：