Don’t Get Stuck: A Deadlock Recovery Approach

要約

複数のエージェントがスペースを共有すると、対話によってデッドロックが発生し、どのエージェントも目標に向かって前進できなくなる可能性があります。
このペーパーでは、デッドロック回復戦略を使用してこの課題に対処します。
特に、提案されたアルゴリズムは、ハイブリッド A$^\star$、STL、および MPPI フレームワークを統合します。
具体的には、ハイブリッド A$^\star$ は参照パスを生成し、STL は目標 (デッドロック回避) と関連する制約 (トラフィック ルールに関する) を定義し、MPPI はそれに応じてパスと速度を調整します。
この STL-MPPI フレームワークは、システムが仕様とダイナミクスに準拠していることを保証しながら、結果として生じる操作の安全性を確保しており、実際に複雑な交通シナリオ (およびルール) に適用できる可能性が高いことを示しています。
検証研究は、提案されたアルゴリズムの有効性を実証するために、シミュレーションとスケールされた自動車でそれぞれ実行されます。

要約(オリジナル)

When multiple agents share space, interactions can lead to deadlocks, where no agent can advance towards its goal. This paper addresses this challenge with a deadlock recovery strategy. In particular, the proposed algorithm integrates hybrid-A$^\star$, STL, and MPPI frameworks. Specifically, hybrid-A$^\star$ generates a reference path, STL defines a goal (deadlock avoidance) and associated constraints (w.r.t. traffic rules), and MPPI refines the path and speed accordingly. This STL-MPPI framework ensures system compliance to specifications and dynamics while ensuring the safety of the resulting maneuvers, indicating a strong potential for application to complex traffic scenarios (and rules) in practice. Validation studies are conducted in simulations and on scaled cars, respectively, to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

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