[論文レビュー] Multi-Robot Collision Avoidance under Uncertainty with Probabilistic Safety Barrier Certificates

Wenhao Luo, Wen Sun+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2019

Formal Methods in Verification参考文献 34被引用数 43

ひとこと要約

この論文は、Control Barrier Functions を用いた Probabilistic Safety Barrier Certificates (PrSBC) により、測定と運動の不確実性の下でのマルチロボット系の確率的かつ証明可能な衝突回避を、最小限の介入で達成する二次計画問題を提案する。

ABSTRACT

Safety in terms of collision avoidance for multi-robot systems is a difficult challenge under uncertainty, non-determinism and lack of complete information. This paper aims to propose a collision avoidance method that accounts for both measurement uncertainty and motion uncertainty. In particular, we propose Probabilistic Safety Barrier Certificates (PrSBC) using Control Barrier Functions to define the space of admissible control actions that are probabilistically safe with formally provable theoretical guarantee. By formulating the chance constrained safety set into deterministic control constraints with PrSBC, the method entails minimally modifying an existing controller to determine an alternative safe controller via quadratic programming constrained to PrSBC constraints. The key advantage of the approach is that no assumptions about the form of uncertainty are required other than finite support, also enabling worst-case guarantees. We demonstrate effectiveness of the approach through experiments on realistic simulation environments.

研究の動機と目的

• 安全性を重視したリアルタイム衝突回避を、大規模なマルチロボット系の測定および運動不確実性の下で動機づける。
• 特定の不確実性分布を仮定せずに有限サポートを超えない範囲で正式な保証を提供する確率的安全性フレームワークを開発する。
• 安全性制約の下で最適化を通じて最小限の摂動を加えることで、既存のコントローラへの統合を可能にする。
• 集中化と分散設定の両方で、スケーラビリティと分散計算を実証する。

提案手法

• 有限サポートノイズモデルを用いたロボット間およびロボット–障害物ペアの衝突回避をチャンス制約として定式化する。
• 前方不変性の保証を通じて、確率的安全性制約を結合入力に対する決定論的・線形制約（PrSBC）へ翻訳する。
• 任意の信頼度 σ ∈ [0,1] の下で PrSBC の存在を証明し、適合すべき制約空間を定義する線形制約（A^σ u ≤ b^σ）を導出する。
• PrSBC 制約を課すと同時にタスク関連のコントローラを最小限に変更する二次計画問題を解く（入力範囲制約を含む）。
• ペアワイズ制約を分解し、責任をロボット間で分配することによって分散版を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 境界付きだが特定されていない不確実性の下で、マルチロボット系の衝突回避をどのように確率的に保証できるか？
• RQ2 チャンス制約安全性を決定論的で扱いやすいコントローラ制約へ再構成し、前方不変性を維持できるか？
• RQ3 提案する PrSBC フレームワークは、リアルタイム性能を保ちながら集中化および分散設定へスケールするか？
• RQ4 ゼロ不確実性または最悪ケースシナリオにおける PrSBC と従来の SBC との関係性と保証は何か？

主な発見

• PrSBC は確率的安全制約の保守的で実用的な決定論的代替を提供し、リアルタイムの QP ベースの安全制御を可能にする。
• 限界付きサポート不確実性の下で σ ∈ [0,1] の任意の信頼度に対して PrSBC の存在を証明する。
• 実験結果は、測定および運動不確実性のために決定論的 SBC が失敗する状況においても PrSBC が衝突を防ぐことを示す。
• 分散型 PrSBC は通信ニーズを低減しつつ、ロボット間の適切な責任割り当てによって確率的安全性を保持する。