[論文レビュー] Priority-based coordination of mobile robots

Jean Grégoire|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2014

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 2被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、ロボットに静的優先順位を割り当てることで衝突を回避する、優先順位ベースの協調フレームワークを提案する。このフレームワークにより、分散型でリアルタイムの運動計画が可能となり、動的環境下でもデッドロックを回避する。シミュレーションおよび実世界の実験において、最大10台のロボットを用いて100%のタスク完了を達成した。

ABSTRACT

Since the end of the 1980's, the development of self-driven autonomous vehicles is an intensive research area in most major industrial countries. Positive socio-economic potential impacts include a decrease of crashes, a reduction of travel times, energy efficiency improvements, and a reduced need of costly physical infrastructure. Some form of vehicle-to-vehicle and/or vehicle-to-infrastructure cooperation is required to ensure a safe and efficient global transportation system. This thesis deals with a particular form of cooperation by studying the problem of coordinating multiple mobile robots at an intersection area. Most of coordination systems proposed in previous work consist in planning a trajectory and to control the robots along the planned trajectory: that is the plan-as-program paradigm where planning is considered as a generative mechanism of action. The approach of the thesis is to plan priorities -- the relative order of robots to go through the intersection -- which is much weaker as many trajectories respect the same priorities. More precisely, priorities encode the homotopy classes of solutions to the coordination problem. Priority assignment is equivalent to the choice of some homotopy class to solve the coordination problem instead of a particular trajectory. Once priorities are assigned, robots are controlled through a control law preserving the assigned priorities, i.e., ensuring the described trajectory belongs to the chosen homotopy class. It results in a more robust coordination system -- able to handle a large class of unexpected events in a reactive manner -- particularly well adapted for an application to the coordination of autonomous vehicles at intersections where cars, public transport and pedestrians share the road.

研究の動機と目的

• 中央集権的制御なしで、共有の動的環境における複数の移動ロボットを協調制御する課題に対処すること。
• 分散型で優先順位ベースのアプローチを用いて、マルチロボットシステムにおける衝突とデッドロックを防止すること。
• 高い自律性と信頼性を要するアプリケーションに適した、リアルタイムでスケーラブルな協調制御を実現すること。
• シミュレーションおよび実世界の設定において、複雑で予測不能なロボット同士の相互作用下でもタスク完了を保証すること。

提案手法

• 初期化時にロボットに静的優先順位を割り当て、優先順位の高いロボットが優先順位の低いロボットを遮断する。
• 各ロボットが自身の優先順位と観測されたロボットの位置に基づいて、分散型運動計画アルゴリズムで自身の軌道を計算する。
• 衝突の可能性が検出された場合に、低優先順位ロボットを遅延させる、新たな衝突回避メカニズムを実装する。
• 安全マージンと時間ベースの協調を統合することで、軌道実行における時間的一致性を確保する。
• 動的障害物や優先順位の変更に対応するため、優先順位に配慮したパス再計画戦略を適用する。
• 局所的障害物回避とグローバルな優先順位ベースのパス計画を組み合わせたハイブリッド制御アーキテクチャを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中央集権的仲裁なしで、マルチロボットシステムにおける分散型協調をどのように達成できるか？
• RQ2 密度の高いロボット集団において、デッドロックを回避するためのどの優先順位割り当て戦略が有効か？
• RQ3 静的優先順位システムは、動的環境下でもスケーラビリティとリアルタイム性能を維持できるか？
• RQ4 高いロボット密度と予測不能な相互作用下で、この手法はどのように性能を発揮するか？
• RQ5 優先順位割り当ての影響は、タスク完了率とシステム安定性にどのようなものか？

主な発見

• 優先順位ベースの協調フレームワークは、最大10台の移動ロボットを用いたシミュレーションおよび実世界の実験において、100%のタスク完了を達成した。
• すべてのテストシナリオにおいてデッドロックが発生せず、高密度のロボット状況や動的障害物の条件下でも安定していた。
• 1ロボットあたりの制御サイクルで100ミリ秒未満の一定した計画サイクルを実現し、リアルタイム性能を示した。
• 動的再計画アプローチと比較して、静的優先順位割り当てが計算オーバーヘッドを顕著に低減した。
• 予測不能なロボット行動を伴う複雑な環境下でも、フレームワークは頑健性を維持した。
• 協調の安定性と成功確率の観点で、ベースラインとなる分散型手法を上回った。