Deadlock-free, Safe, and Decentralized Multi-Robot Navigation in Social Mini-Games via Discrete-Time Control Barrier Functions

要約

出入り口や交差点などの制約された環境で動作する分散型マルチロボット システムの安全でデッドロックのないナビゲーションを確保するためのアプローチを紹介します。
安全性を確保し、デッドロックを解決する多くのソリューションが提案されていますが、最小限の侵襲的かつ分散的な方法でデッドロックを最適に防止することは未解決の問題のままです。
まず、目的を、複数の競合エージェントが存在する制約された空間での、非協力的で非コミュニケーション的で部分的に観察可能なマルチロボットのナビゲーション問題として形式化します。これをソーシャル ミニゲームと呼びます。
形式的には、安全な長期計画のための制御バリア機能を活用して、離散時間の最適後退水平線制御問題を解決します。
生存性を確保するための私たちのアプローチは、\textit{各ロボットが最小限の侵襲方法で生存性セット、つまりロボットがデッドロックのない状態に先制的に状態を撹乱できるようにするバリア証明書が存在する}という洞察に基づいています。
私たちは、出入り口、廊下、廊下の交差点のシナリオで、F$1/10$ のロボット、Clearpath Jackal、および Boston Dynamics Spot を使用した物理的なロボットだけでなく、シミュレーションでもアプローチを評価しました。
デッドロック解決機能の有無にかかわらず、完全分散型アプローチと集中型アプローチの両方と比較して、成功率、衝突率、停止時間、時間の変化などの包括的な指標セットに基づいて、私たちのアプローチがより安全で、より効率的で、よりスムーズなナビゲーションをもたらすことを実証します。
速度、経路偏差、ゴールまでの時間、および流量。

要約(オリジナル)

We present an approach to ensure safe and deadlock-free navigation for decentralized multi-robot systems operating in constrained environments, including doorways and intersections. Although many solutions have been proposed that ensure safety and resolve deadlocks, optimally preventing deadlocks in a minimally invasive and decentralized fashion remains an open problem. We first formalize the objective as a non-cooperative, non-communicative, partially observable multi-robot navigation problem in constrained spaces with multiple conflicting agents, which we term as social mini-games. Formally, we solve a discrete-time optimal receding horizon control problem leveraging control barrier functions for safe long-horizon planning. Our approach to ensuring liveness rests on the insight that \textit{there exists barrier certificates that allow each robot to preemptively perturb their state in a minimally-invasive fashion onto liveness sets i.e. states where robots are deadlock-free}. We evaluate our approach in simulation as well on physical robots using F$1/10$ robots, a Clearpath Jackal, as well as a Boston Dynamics Spot in a doorway, hallway, and corridor intersection scenario. Compared to both fully decentralized and centralized approaches with and without deadlock resolution capabilities, we demonstrate that our approach results in safer, more efficient, and smoother navigation, based on a comprehensive set of metrics including success rate, collision rate, stop time, change in velocity, path deviation, time-to-goal, and flow rate.

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