Collision Risk Quantification and Conflict Resolution in Trajectory Tracking for Acceleration-Actuated Multi-Robot Systems

要約

マルチロボット システムにおける極めて重要な課題の 1 つは、安全性を確保しながら精度と効率にどのように注意を払うかということです。
従来技術では、任意の多数のロボットに対して衝突がないことを厳密に保証できず、あるいは結果がかなり保守的である。
回避軌道の滑らかさもさらに最適化する必要があります。
本論文は、非保守的な衝突回避戦略を提供し、デッドロック回避のためのアプローチを提供する、任意の大規模ロボットチームのための加速作動同時障害物回避および軌道追跡方法を提案する。
デッドロックを解決する 2 つの方法を提案します。1 つは補助速度ベクトルを軌道追跡モジュールの誤差関数に組み込むことです。これは追跡誤差のグローバルな収束に影響を与えないことが証明されています。
さらに、デッドロックが発生した後に競合に対処する従来の方法とは異なり、私たちの意思決定メカニズムはゼロに近い速度を回避するため、混雑した環境ではより安全で効率的です。
広範な比較により、提案された方法は、最小限の侵襲性で大規模ロボットシステムに導入された場合に既存の研究よりも優れていることが示されています。

要約(オリジナル)

One of the pivotal challenges in a multi-robot system is how to give attention to accuracy and efficiency while ensuring safety. Prior arts cannot strictly guarantee collision-free for an arbitrarily large number of robots or the results are considerably conservative. Smoothness of the avoidance trajectory also needs to be further optimized. This paper proposes an accelerationactuated simultaneous obstacle avoidance and trajectory tracking method for arbitrarily large teams of robots, that provides a nonconservative collision avoidance strategy and gives approaches for deadlock avoidance. We propose two ways of deadlock resolution, one involves incorporating an auxiliary velocity vector into the error function of the trajectory tracking module, which is proven to have no influence on global convergence of the tracking error. Furthermore, unlike the traditional methods that they address conflicts after a deadlock occurs, our decision-making mechanism avoids the near-zero velocity, which is much more safer and efficient in crowed environments. Extensive comparison show that the proposed method is superior to the existing studies when deployed in a large-scale robot system, with minimal invasiveness.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google