Multi-Agent Obstacle Avoidance using Velocity Obstacles and Control Barrier Functions

要約

Velocity Obstacles (VO) 手法は、移動する障害物とエージェント間の衝突回避戦略のパラダイムを形成します。
VO メソッドは単純なマルチエージェント環境では良好に機能しますが、安全性は保証されず、一般的な状況では過度に保守的な動作を示す可能性があります。
この論文では、指導のための VO 戦略と安全のための CBF アプローチを組み合わせることを提案します。これにより、VO の過度に保守的な行動を克服し、安全性を正式に保証します。
2 次積分器と自動車のようなダイナミクスを使用して、ベースライン比較研究でメソッドを検証します。
結果は、私たちの方法がベースラインよりも優れていることを裏付けています。
パスの滑らかさ、衝突回避、成功率。

要約(オリジナル)

Velocity Obstacles (VO) methods form a paradigm for collision avoidance strategies among moving obstacles and agents. While VO methods perform well in simple multi-agent environments, they don’t guarantee safety and can show overly conservative behavior in common situations. In this paper, we propose to combine a VO-strategy for guidance with a CBF-approach for safety, which overcomes the overly conservative behavior of VOs and formally guarantees safety. We validate our method in a baseline comparison study, using 2nd order integrator and car-like dynamics. Results support that our method outperforms the baselines w.r.t. path smoothness, collision avoidance, and success rates.

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