Decentralized Multi-Robot Line-of-Sight Connectivity Maintenance under Uncertainty

要約

この論文では、ガウス分布の位置不確実性が存在する場合にマルチロボットネットワークの見通し線接続を維持するための新しい分散制御方法を提案します。
ロボットに関する完璧な位置情報を仮定したり、不確実性に対して過度に制限的な剛体形成を強制したりする既存の研究のほとんどとは対照的に、私たちの方法では、ロボットが境界のないガウス状の位置ノイズの下で高い確率で視線接続を維持しながら、ロボットへの侵入を最小限に抑えることができます。
オリジナルロボットのタスク。
これは、既存の見通し線エッジのセットを共同で最適化し、安全上の制約と不確実性を考慮した見通し線の対応する構成に従って、公称タスク関連コントローラの改訂を保存および制御するモーション調整フレームワークによって実現されます。
– 視界制御の制約。
このような構成制御制約は、制御バリア関数を使用するペアロボットの確率的見通し線接続バリア証明書 (PrLOS-CBC) という新しい概念によって表現され、2 台のロボットの決定論的な許容制御空間を明確に特徴付けます。
結果として得られるモーションにより、ロボット チームの視線接続が高い確率で保証されます。
さらに、複合制約仕様をインターリーブし、結果として得られる最適化ベースのコントローラーを解決することにより、モーション調整フレームワークを分解する、完全に分散化されたアルゴリズムを提案します。
私たちのアプローチの最適性は理論的な証明によって正当化されます。
私たちの方法の有効性を実証するために、シミュレーションと実際の実験結果が示されています。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a novel decentralized control method to maintain Line-of-Sight connectivity for multi-robot networks in the presence of Guassian-distributed localization uncertainty. In contrast to most existing work that assumes perfect positional information about robots or enforces overly restrictive rigid formation against uncertainty, our method enables robots to preserve Line-of-Sight connectivity with high probability under unbounded Gaussian-like positional noises while remaining minimally intrusive to the original robots’ tasks. This is achieved by a motion coordination framework that jointly optimizes the set of existing Line-of-Sight edges to preserve and control revisions to the nominal task-related controllers, subject to the safety constraints and the corresponding composition of uncertainty-aware Line-of-Sight control constraints. Such compositional control constraints, expressed by our novel notion of probabilistic Line-of-Sight connectivity barrier certificates (PrLOS-CBC) for pairwise robots using control barrier functions, explicitly characterize the deterministic admissible control space for the two robots. The resulting motion ensures Line-of-Sight connectedness for the robot team with high probability. Furthermore, we propose a fully decentralized algorithm that decomposes the motion coordination framework by interleaving the composite constraint specification and solving for the resulting optimization-based controllers. The optimality of our approach is justified by the theoretical proofs. Simulation and real-world experiments results are given to demonstrate the effectiveness of our method.

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