Multi-Robot-Guided Crowd Evacuation: Two-Scale Modeling and Control

要約

緊急避難は、避難者による一刻を争う意思決定を伴う複雑な状況を指します。
モバイル ロボットは、タイムリーな案内を提供する潜在的なソリューションとして積極的に研究されています。
この研究では、ロボットの小さなグループを使用して大勢の人間の群衆を安全な場所に誘導する、ロボット誘導の群衆避難問題を研究します。
課題は、集団避難目標を達成するために、ミクロレベルの人間とロボットの相互作用を利用して、ロボットの数を大幅に上回る人口に間接的に影響を与える方法にあります。
この課題に対処するために、私たちは 2 つのスケールのモデリング戦略に従って、人間の動きが他の人間、環境、ロボットによって局所的にどのように影響を受けるかを記述する一連の微視的な社会力モデルと、関連する巨視的な方程式で構成される流体力学モデルを探索します。
群集密度と流速の時間的および空間的変化を分析します。
私たちは、ロボットが（未知の動的障害物を含む）環境を自動的に探索して可能な限りカバーするだけでなく、ロボットのリアルタイムのマクロ状態に基づいてローカルナビゲーション力場の方向を動的に調整するように、ロボットのコントローラーを設計します。
群衆を安全な場所に誘導します。
提案した避難アルゴリズムの安定性を証明し、広範なシミュレーションを実施して、人間の数、ロボットの数、障害物の設定のさまざまな組み合わせでのアルゴリズムのパフォーマンスを調査します。

要約(オリジナル)

Emergency evacuation describes a complex situation involving time-critical decision-making by evacuees. Mobile robots are being actively explored as a potential solution to provide timely guidance. In this work, we study a robot-guided crowd evacuation problem where a small group of robots is used to guide a large human crowd to safe locations. The challenge lies in how to use micro-level human-robot interactions to indirectly influence a population that significantly outnumbers the robots to achieve the collective evacuation objective. To address the challenge, we follow a two-scale modeling strategy and explore hydrodynamic models, which consist of a family of microscopic social force models that describe how human movements are locally affected by other humans, the environment, and robots, and associated macroscopic equations for the temporal and spatial evolution of the crowd density and flow velocity. We design controllers for the robots such that they not only automatically explore the environment (with unknown dynamic obstacles) to cover it as much as possible, but also dynamically adjust the directions of their local navigation force fields based on the real-time macrostates of the crowd to guide the crowd to a safe location. We prove the stability of the proposed evacuation algorithm and conduct extensive simulations to investigate the performance of the algorithm with different combinations of human numbers, robot numbers, and obstacle settings.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google