[論文レビュー] Deadlock-free, Safe, and Decentralized Multi-Robot Navigation in Social Mini-Games via Discrete-Time Control Barrier Functions

Rohan Chandra, Vrushabh Zinage+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2023

Robotic Path Planning Algorithms被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ゲーム理論的制御バリア関数（CBFs）を用いて、制約付き環境における分散型で安全かつデッドロックフリーなマルチロボットナビゲーションフレームワークを提案する。デッドロックの解決を変更されたチキンゲームにおけるナッシュ均衡として定式化し、モデル予測制御とCBFsと統合することで、最小限の状態摂動でライブネスと安全性を保証する。シミュレーションおよびF1/10ロボットおよびボストンディナミクスのスポットを用いた実世界のテストにおいて、ベースラインを上回る性能を示した。

ABSTRACT

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 that ensure safety and resolve deadlocks, optimally preventing deadlocks in a minimally invasive and decentralized fashion 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 social mini-games. Formally, we solve a discrete-time optimal receding horizon control problem leveraging control barrier functions for safe long-horizon planning. Our approach to ensuring liveness rests on the insight that extit{there exists barrier certificates that allow each robot to preemptively perturb their state in a minimally-invasive fashion onto liveness sets i.e. states where robots are deadlock-free}. 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, hallway, 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.

研究の動機と目的

• ドアウェイや通路のような制約付き環境で動作する分散型マルチロボットシステムにおける、安全でデッドロックフリーなナビゲーションの課題に対処すること。
• これらの状況におけるマルチロボットナビゲーションを、目的が衝突する非協力的かつ部分的に観測可能なエージェントを含む「社会的ミニゲーム」として形式化すること。
• 安全（CBFsによる保証）とライブネス（デッドロックフリーな状態のためのバリア証明）の両方を、分散的かつ最小限の干渉で保証する制御器を開発すること。
• 運動学的・動力学的制約に従いながら、人間の行動に類似した挙動（衝突やデッドロックを避けるために速度をわずかに調整）をロボットに実装できること。
• シミュレーションおよび物理的ロボットを用いた評価を通じて、最先端のベースラインと比較して、成功確率、衝突回避、軌道の滑らかさの面で優れた性能を示すこと。

提案手法

• 長時間スパンの最適かつ安全な軌道計画を実現するため、モデル予測制御（MPC）と制御バリア関数（CBFs）を組み合わせたアプローチを採用する。
• 各ロボットが「ライブネス集合」（デッドロックが回避される状態）に最小限の分散的介入で事前に状態を摂動させることを可能にする、新たなクラスのバリア証明を導入する。
• ライブネス機構は、N人プレイヤーのチキンゲームにおけるナッシュ均衡としてゲーム理論的に定式化されている。
• CBFsが安全集合の前向き不変性を保証するのと同様の原理を用いて、ライブネス集合の前向き不変性を保証する。
• 制御器は分散的に実装されており、ローカルセンシングのみを必要とし、ロボット間の通信は不要である。
• フレームワークは、ドアウェイ、通路、コロシアムの交差点を含む実世界のシナリオにおいて、F1/10ロボットおよびボストンディナミクスのスポットを用いて検証された。

Figure 1 : Examples/Non-examples of social mini-games: Arrows indicate the direction of motion for two agents $1$ and $2$ toward their goals marked by the corresponding cross. The first scenario is a social mini-game since both the preferred trajectories of agents $1$ and $2$ are in conflict from so

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 集中型の調整や通信なしに、分散型マルチロボットシステムが制約付き環境でデッドロックフリーなナビゲーションを達成できるか？
• RQ2 ゲーム理論的均衡を用いることで、ロボットが最小限の協調的摂動を軌道に加えることでデッドロックを解消できるか？
• RQ3 制御バリア関数をどのように拡張すれば、安全に加えてライブネス（つまり、デッドロックの回避）を保証できるか？
• RQ4 提案手法は、安全、効率、軌道の滑らかさという観点で、既存の分散型および集中型ベースラインをどの程度上回るか？
• RQ5 本手法は、運動学的・動力学的制約下でも、実世界のロボットにデプロイ可能で、性能を維持できるか？

主な発見

• 提案手法は、全テストシナリオ（ドアウェイ、通路、交差点）で100％の成功率を達成し、MPC-CBF、NH-ORCA、NH-TTCといったベースラインよりも優れた性能を示した。これらのベースラインは、衝突やデッドロックにより失敗した。
• ドアウェイ設定における経路のずれに関して、ゲーム理論的アプローチは平均で最小のずれ（0.12 m）を達成し、滑らかで人間らしい軌道であることを示した。
• 他の手法と比較して、速度の変化が最小限（0.15 m/s）に抑えられ、望ましい速度への摂動が効果的に制御された。
• 交差点シナリオでは、1.8人/秒の高いフローレートを達成し、より高いスループットと良好な協調性を示した。
• 通路シナリオでは、ORCA-MAPFと比較して停止時間を40％、CADRLと比較して60％削減し、運動の連続性が向上した。
• 図8の可視化比較により、唯一提案手法が一貫してデッドロックを回避し衝突なしに解決したことが確認された。一方、MPC-CBF や NH-ORCA は、対称的な環境と空の実行可能集合のため、デッドロックに陥った。

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