LIVEPOINT: Fully Decentralized, Safe, Deadlock-Free Multi-Robot Control in Cluttered Environments with High-Dimensional Inputs

要約

ダイナミックで乱雑な環境での完全に分散型、安全で、デッドロックフリーのマルチロボットナビゲーションは、ロボット工学における重要な課題です。
現在の方法では、安全性と活性を実施するために、正確な状態測定が必要です。
制御バリア関数(CBFS)を介して、LIDARやカメラなどのオンボードセンサーから直接達成することが困難です。
この作業では、ダイナミックで乱雑な環境で安全でデッドロックフリーのリアルタイムマルチロボットナビゲーションを可能にするために、ポイントクラウド上のユニバーサルCBFを合成する分散型制御フレームワークであるLivePointを紹介します。
さらに、LivePointは、新しい対称相互作用メトリックに基づいてエージェントの速度を動的に調整することにより、最小限の侵襲的なデッドロック回避動作を保証します。
出入り口や交差点など、非常に制約されたマルチロボットシナリオを越えて、シミュレーション実験でアプローチを検証します。
結果は、LivePointがMPCやORCAなどの最適化ベースのベースラインや、そのような環境で失敗するMPNETなどのニューラル法と比較して、困難な設定でゼロ衝突またはデッドロックを達成することを示しています。
安全性と活気に優先順位を付けているにもかかわらず、LivePointは戸口環境のベースラインよりも35%スムーズであり、安全でデッドロックのない環境で俊敏性を維持します。

要約(オリジナル)

Fully decentralized, safe, and deadlock-free multi-robot navigation in dynamic, cluttered environments is a critical challenge in robotics. Current methods require exact state measurements in order to enforce safety and liveness e.g. via control barrier functions (CBFs), which is challenging to achieve directly from onboard sensors like lidars and cameras. This work introduces LIVEPOINT, a decentralized control framework that synthesizes universal CBFs over point clouds to enable safe, deadlock-free real-time multi-robot navigation in dynamic, cluttered environments. Further, LIVEPOINT ensures minimally invasive deadlock avoidance behavior by dynamically adjusting agents’ speeds based on a novel symmetric interaction metric. We validate our approach in simulation experiments across highly constrained multi-robot scenarios like doorways and intersections. Results demonstrate that LIVEPOINT achieves zero collisions or deadlocks and a 100% success rate in challenging settings compared to optimization-based baselines such as MPC and ORCA and neural methods such as MPNet, which fail in such environments. Despite prioritizing safety and liveness, LIVEPOINT is 35% smoother than baselines in the doorway environment, and maintains agility in constrained environments while still being safe and deadlock-free.

arxiv情報

著者 Jeffrey Chen,Rohan Chandra
発行日 2025-03-17 12:07:25+00:00
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