Distributed Resilience-Aware Control in Multi-Robot Networks

要約

誤動作するエージェントが存在するマルチロボットシステムにおいて、回復力のあるコンセンサスを確保することは、既存のネットワークの回復力特性の多くが本質的に組合せ的であり、グローバルに定義されているため、依然として課題となっている。これまでの研究では、マルチロボットネットワークのレジリエンスを強化または維持するための制御則が提案されているが、それらは多くの場合、既知のレジリエンス特性を持つ固定されたトポロジーを前提としているか、グローバルな状態知識を必要としている。これらの仮定は、物理的に制約のある環境、安全性と回復力の要求が相反する環境、あるいは、誤動作をするエージェントが共有情報を破損する環境では、現実的でない可能性がある。本研究では、各ロボットが局所的に利用可能な情報のみを用いて、固定されたトポロジーのない航行中に弾力的なコンセンサスと安全性を保証することを可能にする分散制御則を提案する。そのために、時変ネットワークにおけるレジリエントなコンセンサスのための新たな十分条件を、不作法なエージェントや正常なエージェントの度合いに基づいて確立する。この条件を用いて、制御障壁関数(CBF)に基づく制御器を設計し、グローバルな状態や他の全てのロボットの制御行動の推定を必要とせずに、弾力的なコンセンサスと衝突回避を保証する。最後に、本手法をシミュレーションにより検証する。

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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