Coordinated Defense Allocation in Reach-Avoid Scenarios with Efficient Online Optimization

要約

この論文では、一般的な凸環境内でマルチプレイヤーのリーチ回避ゲームで動作するディフェンダーロボットのための二層オンライン最適化戦略を紹介します。
私たちの目標は、攻撃ロボットの戦略を事前に知らなくても、できるだけ多くの攻撃ロボットを阻止することです。
最適性と効率性のバランスをとるために、私たちのアプローチは、個々の攻撃者に対する防御者の連合を調整することと、予測される単一攻撃の調整結果に基づいて攻撃者に連合を割り当てることを交互に行います。
私たちは、単一攻撃防御調整のためのオンライン凸型プログラミング手法を開発します。これにより、統合状態への適応が可能になるだけでなく、攻撃迎撃の成功を保証する初期統合状態の最大領域も特定されます。
当社の防御割り当てアルゴリズムは、階層的反復法を利用して単調性制約のある整数線形プログラムを近似し、長期にわたる防御パフォーマンスの強化を確保しながら計算負荷を軽減します。
2D および 3D 環境で行われた広範なシミュレーションにより、最先端のアプローチと比較して当社のアプローチの有効性が検証され、車輪付き移動ロボットやクアッドコプターへの適用可能性が示されています。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a dual-layer online optimization strategy for defender robots operating in multiplayer reach-avoid games within general convex environments. Our goal is to intercept as many attacker robots as possible without prior knowledge of their strategies. To balance optimality and efficiency, our approach alternates between coordinating defender coalitions against individual attackers and allocating coalitions to attackers based on predicted single-attack coordination outcomes. We develop an online convex programming technique for single-attack defense coordination, which not only allows adaptability to joint states but also identifies the maximal region of initial joint states that guarantees successful attack interception. Our defense allocation algorithm utilizes a hierarchical iterative method to approximate integer linear programs with a monotonicity constraint, reducing computational burden while ensuring enhanced defense performance over time. Extensive simulations conducted in 2D and 3D environments validate the efficacy of our approach in comparison to state-of-the-art approaches, and show its applicability in wheeled mobile robots and quadcopters.

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