Maintaining Strong $r$-Robustness in Reconfigurable Multi-Robot Networks using Control Barrier Functions

要約

リーダーフォロワーのコンセンサスでは、コミュニケーショングラフの強力な$ r $ robustnessは、フォロワーが不正行為エージェントの存在下でコンセンサスを達成するのに十分な条件を提供します。
以前の研究では、ロボットが既知の堅牢性特性を持つ所定のネットワークトポロジを形成および/または切り替えることができると想定しています。
ただし、距離ベースの通信モデルを備えたロボットは、目標を完了するために、狭い廊下などの空間的に制約された環境を移動しながら、これらのトポロジを達成できない場合があります。
このホワイトペーパーでは、ロボットが固定トポロジを維持せずに特定のしきい値を超えて、通信グラフの強力な$ r $ robust性を保証するコントロールバリア関数（CBF）を紹介します。
当社のCBFは堅牢性に直接対処し、ロボットが目標を達成するためにナビゲートしながら、柔軟な再構成可能なネットワーク構造を持つことができます。
この方法の有効性は、さまざまなシミュレーションおよびハードウェア実験を通じてテストされます。

要約(オリジナル)

In leader-follower consensus, strong $r$-robustness of the communication graph provides a sufficient condition for followers to achieve consensus in the presence of misbehaving agents. Previous studies have assumed that robots can form and/or switch between predetermined network topologies with known robustness properties. However, robots with distance-based communication models may not be able to achieve these topologies while moving through spatially constrained environments, such as narrow corridors, to complete their objectives. This paper introduces a Control Barrier Function (CBF) that ensures robots maintain strong $r$-robustness of their communication graph above a certain threshold without maintaining any fixed topologies. Our CBF directly addresses robustness, allowing robots to have flexible reconfigurable network structure while navigating to achieve their objectives. The efficacy of our method is tested through various simulation and hardware experiments.

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