Navigating Robot Swarm Through a Virtual Tube with Flow-Adaptive Distribution Control

要約

ロボット群テクノロジーとその多様な応用の急速な発展に伴い、複雑な環境内でロボット群をナビゲートすることが重要な研究方向として浮上しています。
安全なナビゲーションを確保し、障害物との潜在的な衝突を回避するために、仮想チューブの概念が導入され、安全でナビゲーション可能な領域が定義されています。
しかし、仮想チューブにおける現在の制御方法は、特にスループットが低い狭い仮想チューブにおいて輻輳の問題に直面しています。
これらの課題に対処するために、私たちは最初に仮想チューブ面積と流量容量の概念を導入し、空間密度関数の新しい進化モデルを開発しました。
次に、群航法のための修正人工ポテンシャル場（APF）と分布制御のための密度フィードバック制御を組み合わせた新しい制御法を提案し、その下で飽和速度指令を設計します。
次に、仮想チューブ内の衝突のないナビゲーションを保証するだけでなく、密度追跡エラーに対するローカル入力状態安定性 (LISS) も達成するグローバル速度場を生成します。これらは両方とも厳密に証明されています。
最後に、数値シミュレーションと現実的なアプリケーションにより、狭い仮想チューブ内でロボットの群れを管理する際の提案された方法の有効性と利点を検証します。

要約(オリジナル)

With the rapid development of robot swarm technology and its diverse applications, navigating robot swarms through complex environments has emerged as a critical research direction. To ensure safe navigation and avoid potential collisions with obstacles, the concept of virtual tubes has been introduced to define safe and navigable regions. However, current control methods in virtual tubes face the congestion issues, particularly in narrow virtual tubes with low throughput. To address these challenges, we first originally introduce the concepts of virtual tube area and flow capacity, and develop an new evolution model for the spatial density function. Next, we propose a novel control method that combines a modified artificial potential field (APF) for swarm navigation and density feedback control for distribution regulation, under which a saturated velocity command is designed. Then, we generate a global velocity field that not only ensures collision-free navigation through the virtual tube, but also achieves locally input-to-state stability (LISS) for density tracking errors, both of which are rigorously proven. Finally, numerical simulations and realistic applications validate the effectiveness and advantages of the proposed method in managing robot swarms within narrow virtual tubes.

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