RIV/00216224:14330/12:00057680 - LTL Robot Motion Control based on Automata Learning of Environmental Dynamics (2012)

Údaje o výsledku
Identifikační kódRIV/00216224:14330/12:00057680
Název v původním jazyceLTL Robot Motion Control based on Automata Learning of Environmental Dynamics
DruhD - Článek ve sborníku
Jazykeng - angličtina
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2012
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů
Počet výskytů výsledku2
Údaje z Hodnocení výsledků výzkumných organizací 2014
Výsledek byl hodnocen v Pilíři I
Rozsah vyřazení výsledkuTento výskyt výsledku není vyřazen
Zařazení výsledku v hodnoceníD - Článek ve sborníku
Skupina oboru v hodnocení04 - Technické a informatické vědy
Konkrétní způsob(y) hodnocení výsledkuVýsledek hodnocený již v předchozím hodnocení, body se přebírají
Bodové ohodnocení52,188
Faktor korekce77,6 %
Body (upravené podle přílohy č. 8 Metodiky)40,480
Rozdělení výsledku mezi předkladatele
OrganizaceVýzkumná organizace?PodílBodyBody (upravené podle přílohy č. 8 Metodiky)
Masarykova univerzita / Fakulta informatikyano50,0 %26,09420,240
Tvůrci výsledku
Počet tvůrců celkem3
Počet domácích tvůrců1
TvůrceChen Yushan (státní příslušnost: CN - Čínská lidová republika)
TvůrceTůmová Jana (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; G - garant výsledku; vedidk: 4293738)
TvůrceBelta Calin (státní příslušnost: US - Spojené státy americké)
Údaje blíže specifikující výsledek
Popis v původním jazyceWe develop a technique to automatically generate a control policy for a robot moving in an environment that includes elements with partially unknown, changing behavior. The robot is required to achieve an optimal surveillance mission, in which a certain request needs to be serviced repeatedly, while the expected time in between consecutive services is minimized. We define a fragment of Linear Temporal Logic (LTL) to describe such a mission and formulate the problem as a temporal logic game. Our approach is based on two main ideas. First, we extend results in automata learning to detect patterns of the partially unknown behavior of the elements in the environment. Second, we employ an automata-theoretic method to generate the control policy. We show that the obtained control policy converges to an optimal one when the unknown behavior patterns are fully learned. We implemented the proposed computational framework in MATLAB. Illustrative case studies are included.
Klíčová slovaformal methods; robotics; linear temporal logic; Markov chain learning; control strategy synthesis; path planning
Kód UT ISI000309406705032
Název sborníku2012 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND AUTOMATION (ICRA)
Rozsah stran5177-5182
Forma vydáníC - Paměťový nosič (CD, DVD, flash disk, …)
ISSN1050-4729
ISBN9781467314053
Počet stran výsledku6
Název nakladateleIEEE
Místo vydáníNEW YORK
Místo konání akceSt Paul, MN
Datum zahájení akce14.5.2012
Typ akce podle státní příslušnoti účastníkůWRD - Světová
DOI výsledku10.1109/ICRA.2012.6225075
Údaje o tomto záznamu o výsledku
PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelMSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru2013
Systémové označení dodávky datRIV13-MSM-14330___/02:2
SpecifikaceRIV/00216224:14330/12:00057680!RIV13-MSM-14330___
Kontrolní kód[D7562BFCE7A9]
Další výskyty tohoto výsledku od stejného předkladatele
Dodáno GA ČR v roce 2013Záznam s identifikačním kódem RIV/00216224:14330/12:00057680 v dodávce dat RIV13-GA0-14330___/02:2
Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl
ProjektGD102/09/H042 - Matematické a inženýrské metody pro vývoj spolehlivých a bezpečných paralelních a distribuovaných počítačových systémů (2009-2012, GA0/GD)
ProjektLH11065 - Řízení a ověřování vlastností komplexních hybridních systémů (2011-2014, MSM/LH)