The synthesis problem is to construct a system fulfilling some specific requirements when interacting with the environment, which is one of the most crucial and challenging tasks in robotics. In comparison to the case of dealing with a single robot, synthesizing of a system constituted with multiple robots is, in general, much more involved. Actually, information is shared among robots in the latter case, and for a fixed robot, when fictively merging the rest ones into its environment, we are confronted with imperfect description of environments. In this article, we present an iterative controller synthesis approach to dealing with multirobot systems. In our model, the behaviors and outputs of one robot can be observed by the other ones, as a part of their inputs. To make our model more flexible, we allow the mechanism of “partial observation,” namely, only a part of outputs can be observed by other robots on some particular sensors. Our synthesis approach is conductive in an iterative manner. By analyzing the dependence among robots, we first try to synthesize controllers for some of them and then extract a set of invariants from the solved part to refine other ones. Repeatedly and iteratively using this way, we may arrive at a complete solution. Meanwhile, in comparison to the monolithic approach, using the iterative manner usually produces a much more compact result, which means that the size of the controller is smaller.

中文翻译：

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多机器人系统的迭代控制器综合

综合问题是构建一个在与环境交互时满足某些特定要求的系统，这是机器人技术中最关键和最具挑战性的任务之一。与处理单个机器人的情况相比，由多个机器人构成的系统的综合通常涉及更多。实际上，在后一种情况下，机器人之间是共享信息的，而对于一个固定的机器人，当虚拟地将其余机器人合并到其环境中时，我们面临着对环境的不完美描述。在本文中，我们提出了一种处理多机器人系统的迭代控制器综合方法。在我们的模型中，一个机器人的行为和输出可以被其他机器人观察到，作为其输入的一部分。为了使我们的模型更加灵活，我们允许“部分观察，”即其他机器人在某些特定传感器上只能观察到一部分输出。我们的合成方法以迭代方式进行。通过分析机器人之间的依赖关系，我们首先尝试为其中的一些合成控制器，然后从求解的部分中提取一组不变量来改进其他的。反复迭代使用这种方式，我们可能会得出一个完整的解决方案。同时，与单体方法相比，使用迭代方式通常会产生更紧凑的结果，这意味着控制器的尺寸更小。我们首先尝试为其中的一些合成控制器，然后从解决的部分中提取一组不变量来改进其他的。重复和迭代地使用这种方式，我们可能会得出一个完整的解决方案。同时，与单体方法相比，使用迭代方式通常会产生更紧凑的结果，这意味着控制器的尺寸更小。我们首先尝试为其中的一些合成控制器，然后从解决的部分中提取一组不变量来改进其他的。重复和迭代地使用这种方式，我们可能会得出一个完整的解决方案。同时，与单体方法相比，使用迭代方式通常会产生更紧凑的结果，这意味着控制器的尺寸更小。