[論文レビュー] MRNAV: Multi-Robot Aware Planning and Control Stack for Collision and Deadlock-free Navigation in Cluttered Environments

Baskın Şenbaşlar, Pilar Luiz+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2023

Robotic Path Planning AlgorithmsComputer Science被引用数 3

ひとこと要約

MRNAVは、静的・動的障害物を伴う複雑な環境において衝突・デッドロックのないナビゲーションを実現するため、長時間、中時間、短時間の意思決定モジュールを用いた階層的マルチロボットナビゲーションスタックを提案する。このフレームワークは、リアルタイム実行性、動的実行可能性、通信障害（メッセージの消失や遅延など）に対する耐性を確保しており、8台のクアッドコプターを用いた8時間にわたる連続で衝突のないシミュレーションを実証した。

ABSTRACT

Multi-robot collision-free and deadlock-free navigation in cluttered environments with static and dynamic obstacles is a fundamental problem for many applications. We introduce MRNAV, a framework for planning and control to effectively navigate in such environments. Our design utilizes short, medium, and long horizon decision making modules with qualitatively different properties, and defines the responsibilities of them. The decision making modules complement each other and provide the effective navigation capability. MRNAV is the first hierarchical approach combining these three levels of decision making modules and explicitly defining their responsibilities. We implement our design for simulated multi-quadrotor flight. In our evaluations, we show that all three modules are required for effective navigation in diverse situations. We show the long-term executability of our approach in an eight hour long wall time (six hour long simulation time) uninterrupted simulation without collisions or deadlocks.

研究の動機と目的

• 静的・動的障害物を伴う複雑で混雑した環境において、マルチロボットチームの安全でデッドロックのないナビゲーションを実現すること。
• 質的に異なる意思決定モジュールを統合する階層的プランニング・コントロールスタックを設計すること。代替手段として扱うのでなく、統合的に扱うこと。
• リアルタイム実行性、動的実行可能性、およびメッセージの消失や遅延などの通信の不具合に対する耐性を確保すること。
• さまざまな環境（森林や迷路など）において、長期的なシステムの安定性と有効性を示すこと。
• 長時間・中時間・短時間の意思決定モジュールが、すべてのシナリオにおいて連携して必要不可欠であることを検証すること。

提案手法

• フレームワークは、3つの異なる意思決定モジュールを採用する：長時間（LH-NDM）は完全性の保証があるグローバルパスプランニングに用いられ、中時間（MH-NDM）は局所的トラジェクトリの調整とデッドロック解消に用いられ、短時間（SH-NDM）はリアルタイムで反応する衝突回避に用いられる。
• LH-NDMは、RRT* や A* などの最適化ベースのプランナを用いて、グローバルに実行可能で動的実行可能なトラジェクトリを生成し、解が存在する場合には目的到達を保証する。
• MH-NDMは、動的制約を尊重しながら局所的デッドロックを解消するための中間レベルの推論を提供し、システムの活性状態を維持する。
• SH-NDMは、アクションレベルでの動的実行可能性と安全性を強制し、実行されるすべてのアクションが衝突のないことを保証する。これは、上位の計画が失敗または逸脱した場合でも有効である。
• モジュールは明確に定義されたインターフェースを介して密接に統合されており、SH-NDMは、反応性と逸脱からの回復を可能にする安全層として機能する。
• システムは、モータースピード制御をサポートするシミュレーテッドマルチクアッドコプター環境で実装・評価されており、動的障害物の予測と通信の不具合に対応できる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 長時間・中時間・短時間の意思決定モジュールの階層的統合が、動的障害物を伴う多様な混雑環境において、衝突・デッドロックのないナビゲーションを達成できるか？
• RQ2 3つのモジュールの組み合わせが不可欠であるか、あるいは1つのモジュールだけですべてのシナリオで十分であるか？
• RQ3 通信遅延、メッセージの消失、動的障害物の予測不可能性の下でも、システムはどのように長期的な安定性と安全性を維持するか？
• RQ4 長時間計画が動的障害物の影響で失敗した場合、中時間計画が局所的デッドロックをどのように解消するか？
• RQ5 トラジェクトリが参照パスから逸脱した場合でも、SH-NDMモジュールが実行段階で動的実行可能性と安全性をどの程度保証するか？

主な発見

• 長時間・中時間・短時間の意思決定モジュール（LH+MH+SH）の組み合わせが、森林や動的障害物を含む迷路など、すべてのテスト環境で衝突・デッドロックのないナビゲーションを達成できる唯一の構成である。
• 動的障害物が存在しない環境では、LH+SHの組み合わせは有効であるが、動的障害物が導入されると、中時間計画がなければ動的衝突回避が不可能なため失敗する。
• SH-NDMモジュールは安全性に不可欠であり、すべての成功した構成に含まれており、反応型の衝突回避とトラジェクトリの逸脱からの回復を可能にする。
• 8台のクアッドコプターが、300体の動的障害物を含む森林に類似した環境で、8時間（6時間のシミュレート時間）にわたって連続して実行されたが、衝突やデッドロックはゼロであった。
• LH+SHの組み合わせがすでに有効である状態に、MH-NDMモジュールを追加すると、実行可能時間の延長が見られた。これは、リアルタイム実行性のための動的制限が課されているためであるが、動的障害物の処理には不可欠である。
• グローバルなデッドロック解消にはグローバルな推論が必要であり、これはLH-NDMモジュールが唯一提供する。したがって、迷路のような複雑な環境では、障害物の動的性質に関わらず、LH-NDMは不可欠である。