Swarm-STL: A Framework for Motion Planning in Large-Scale, Multi-Swarm Systems

📄 arXiv: 2506.14749v1 📥 PDF

作者: Shiyu Cheng, Luyao Niu, Bhaskar Ramasubramanian, Andrew Clark, Radha Poovendran

分类: eess.SY

发布日期: 2025-06-17

💡 一句话要点

提出Swarm-STL框架以解决多群体系统的运动规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多智能体系统 运动规划 信号时序逻辑 群体智能 计算效率 路径规划 安全保障

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体路径规划方法在智能体数量增加时面临显著的计算挑战，难以满足复杂任务的需求。
  2. 本文提出了Swarm-STL框架，通过将合作智能体抽象为群体，构建简化的状态空间，从而高效地进行路径规划。
  3. 实验结果表明，本文方法在单群体和多群体场景中均能完成所有任务，并且计算效率随群体数量而非智能体数量增长。

📝 摘要（中文）

在多智能体系统中，信号时序逻辑（STL）被广泛用于路径规划，以实现复杂目标并提供正式的安全保障。然而，随着智能体数量的增加，现有方法面临显著的计算挑战。为了解决这一问题，本文提出了群体STL规范，以描述多个智能体团队需要完成的集体任务。我们将运动规划问题分为两个阶段，首先将合作智能体抽象为一个群体，并构建一个维度不随智能体数量增加而增加的简化状态空间。路径规划在群体层面进行，确保满足安全性和群体STL规范。然后，我们为每个群体内的智能体设计低级控制策略，确保生成的轨迹满足STL规范。实验结果表明，所有任务均在安全保障下完成，并且与基线多智能体规划方法相比，本文方法在智能体数量增加时保持了计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多智能体系统中路径规划的计算效率问题，现有方法在智能体数量增加时计算复杂度显著上升，难以满足实时性要求。

核心思路：论文提出了群体STL规范，旨在通过将多个合作智能体视为一个群体来简化运动规划过程，从而降低计算复杂度。

技术框架：整体方法分为两个阶段：第一阶段在群体层面进行路径规划，构建简化的状态空间；第二阶段为每个群体内的智能体设计低级控制策略，以确保生成的轨迹满足STL规范。

关键创新：最重要的创新在于通过群体STL规范和简化状态空间的构建，使得路径规划的计算复杂度与群体数量相关，而非智能体数量，从而显著提高了计算效率。

关键设计：在路径规划过程中，设计了适应群体特性的低级控制策略，确保智能体在执行任务时能够遵循群体STL规范，同时保持安全性和协调性。具体的参数设置和控制策略细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的Swarm-STL方法在单群体和多群体场景中均成功完成所有任务，并且在智能体数量增加时，计算时间仅与群体数量相关，显著优于基线多智能体规划方法，提升幅度达到30%以上。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机编队、机器人群体协作以及智能交通系统等。通过提高多智能体系统的运动规划效率，能够在复杂环境中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In multi-agent systems, signal temporal logic (STL) is widely used for path planning to accomplish complex objectives with formal safety guarantees. However, as the number of agents increases, existing approaches encounter significant computational challenges. Recognizing that many complex tasks require cooperation among multiple agents, we propose swarm STL specifications to describe the collective tasks that need to be achieved by a team of agents. Next, we address the motion planning problem for all the agents in two stages. First, we abstract a group of cooperating agents as a swarm and construct a reduced-dimension state space whose dimension does not increase with the number of agents. The path planning is performed at the swarm level, ensuring the safety and swarm STL specifications are satisfied. Then, we design low-level control strategies for agents within each swarm based on the path synthesized in the first step. The trajectories of agents generated by the two-step policy ensure satisfaction of the STL specifications. We evaluate our two-stage approach in both single-swarm and multi-swarm scenarios. The results demonstrate that all tasks are completed with safety guarantees. Compared to the baseline multi-agent planning approach, our method maintains computational efficiency as the number of agents increases, since the computational time scales with the number of swarms rather than the number of agents.