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

要約

出入り口や交差点を含む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ため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提示します。
安全性と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、最小限の侵襲的で分散化された方法でデッドロックを最適に防ぐことは、未解決の問題のままです。
私たちはまず、目標を非共同的で、非コミュニケーション的、部分的に観察可能なマルチロボットナビゲーション問題として、複数の矛盾するエージェントを備えた制約されたスペースにおいて、これを社会的ミニゲームと呼ぶものとして形式化します。
正式には、安全な長期計画のための制御バリア機能を活用する離散時間最適な後退地平線制御の問題を解決します。
livensionを保証するためのアプローチは、\ textit {各ロボットが最小限の侵襲的な方法でリンセビューションセット、つまりロボットがデッドロックのない状態に状態を先制的に摂動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。
F $ 1/10 $ロボット、ClearPath Jackal、および戸口、廊下、廊下交差セクションのシナリオのボストンダイナミクススポットを使用して、物理ロボットでのシミュレーションのアプローチを評価します。
デッドロック解像度の機能を伴う場合と伴わない完全に分散型および集中化されたアプローチの両方と比較して、成功率、衝突率、停止時間、変化を含む包括的なメトリックのセットに基づいて、私たちのアプローチがより安全で効率的で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、時間までの時間、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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google