Distributed Resilience-Aware Control in Multi-Robot Networks

要約

多くの既存のネットワークの回復力プロパティは本質的に組み合わせで、グローバルに定義されているため、不正行為エージェントを備えたマルチロボットシステムでの回復力のあるコンセンサスを確保することは依然として課題です。
以前の作品は、マルチロボットネットワークの回復力を強化または保存するための管理法を提案していますが、多くの場合、既知の回復力特性を持つ固定トポロジを想定しているか、グローバルな州の知識を必要とします。
これらの仮定は、安全性と回復力の要件が矛盾している物理的に制約されている環境では非現実的である可能性があります。
この作業では、各ロボットがローカルで利用可能な情報のみを使用して固定トポロジーなしで、ナビゲーション中に回復力のあるコンセンサスと安全性を保証できるようにする分散制御法を提案します。
この目的のために、私たちは、非発見または正常なエージェントの程度に基づいて、時変ネットワークにおける回復力のあるコンセンサスのための新しい十分な条件を確立します。
この状態を使用して、他のすべてのロボットのグローバルな状態および/または制御アクションの推定値を必要とせずに、回復力のあるコンセンサスと衝突回避を保証するコントロールバリア関数（CBF）ベースのコントローラーを設計します。
最後に、シミュレーションを通じてメソッドを検証します。

要約(オリジナル)

Ensuring resilient consensus in multi-robot systems with misbehaving agents remains a challenge, as many existing network resilience properties are inherently combinatorial and globally defined. While previous works have proposed control laws to enhance or preserve resilience in multi-robot networks, they often assume a fixed topology with known resilience properties, or require global state knowledge. These assumptions may be impractical in physically-constrained environments, where safety and resilience requirements are conflicting, or when misbehaving agents corrupt the shared information. In this work, we propose a distributed control law that enables each robot to guarantee resilient consensus and safety during its navigation without fixed topologies using only locally available information. To this end, we establish a new sufficient condition for resilient consensus in time-varying networks based on the degree of non-misbehaving or normal agents. Using this condition, we design a Control Barrier Function (CBF)-based controller that guarantees resilient consensus and collision avoidance without requiring estimates of global state and/or control actions of all other robots. Finally, we validate our method through simulations.

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