Decentralized Multi-Robot Social Navigation in Constrained Environments via Game-Theoretic Control Barrier Functions

要約

出入り口や交差点などの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紹介します。
安全性を確保するために多くのソリューションが提案されていますが、世界的なコンセンサスを得て分散型の方法でデッドロックを防止することは未解決の問題のままです。
まず、目的を、複数の競合するエージェントが存在する制約された空間における、非協力的で非コミュニケーション的で部分的に観察可能な複数ロボットのナビゲーション問題として形式化します。これを \emph{ソーシャル ミニゲーム} と呼びます。
活性を確保するための私たちのアプローチは、2 つの新しい洞察に基づいています。 $(i)$ 分散ロボットがその状態を \textit{活性セット} に摂動できるようにする混合戦略ナッシュ均衡が存在します。つまり、ロボットがデッドロックのない状態、および $(
ii) ライブネスセットの前方不変性は、コントロールバリア機能 (CBF) がセーフティセットの前方不変性を保証する方法と同じように達成できます。
私たちは、出入り口と廊下の交差点シナリオで、F$1/10$ のロボット、Clearpath Jackal、および Boston Dynamics Spot を使用した物理的なロボットだけでなく、シミュレーションでもアプローチを評価しました。
デッドロック解決機能の有無にかかわらず、完全分散型アプローチと集中型アプローチの両方と比較して、成功率、衝突率、停止時間、時間の変化などの包括的な指標セットに基づいて、私たちのアプローチがより安全で、より効率的で、より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、ゴールまでの時間、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 to ensure safety, preventing deadlocks in a decentralized fashion with global consensus 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 \emph{social mini-games}. Our approach to ensuring liveness rests on two novel insights: $(i)$ there exists a mixed-strategy Nash equilibrium that allows decentralized robots to perturb their state onto \textit{liveness sets} i.e. states where robots are deadlock-free and $(ii)$ forward invariance of liveness sets can be achieved identical to how control barrier functions (CBFs) guarantee forward invariance of safety sets. 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 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.

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