Abstract-Vi presenterar en metod för att generera en robot kontroll strategi som maximerar sannolikheten för att utföra en uppgift. Uppgiften ges som en Linjär Temporal Logic (LTL) formel över en uppsättning egenskaper som kan tillfredsställas i regionerna i en partitionerad miljö. Vi antar att de sannolikheter som fastigheterna är nöjda med i regionerna är kända, och roboten kan avgöra sanningen värdet av ett förslag endast i den nuvarande regionen. Motiverade av flera resultat på partitionerade abstraktioner, antar vi att rörelsen utförs på en graf. För att ta hänsyn till bullriga sensorer och ställdon utgår vi från att en styråtgärd möjliggör flera övergångar med kända sannolikheter. Vi visar att detta problem kan reduceras till problemet med att skapa en kontrollpolicy för en Markov beslutsprocess (MDP) så att sannolikheten för att uppfylla en LTL formel över sina stater maximeras. Vi erbjuder en komplett lösning på det senare problemet som bygger på befintliga resultat från probabilistisk modellkontroll. Vi inkluderar en illustrativ fallstudie.
På samma sätt planerar Ref single-robot policys som maximerar sannolikheten för LTL tillfredsställelse.
LTL Control in Uncertain Environments with Probabilistic Satisfaction Guarantees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}