Sampling-Based Motion Planning with μ-Calculus Specifications Without Steering
Notice bibliographique
Résumé
While using temporal logic specifications with motion planning has been heavily researched, the reliance on having an available steering function is impractical and often suited only to basic problems with linear dynamics. This is because a steering function is a solution to an optimal two-point boundary value problem (OBVP); to our knowledge, it is nearly impossible to find an analytic solution to such problems in many cases. Addressing this issue, we have developed a means of combining the asymptotically optimal and probabilistically complete kinodynamic planning algorithm SST* with a local deterministic μ-calculus model checking procedure to create a motion planning algorithm with deterministic μ-calculus specifications that does not rely on a steering function. The procedure involves combining only the most pertinent information from multiple Kripke structures in order to create one abstracted Kripke structure storing the best paths to all possible proposition regions of the state-space. A linear-quadratic regulator (LQR) feedback control policy is then used to track these best paths, effectively connecting the trajectories found from multiple Kripke structures. Simulations demonstrate that it is possible to satisfy a complex liveness specification for infinitely often reaching specified regions of state-space using only forward propagation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».