[論文レビュー] Provably Safe and Robust Drone Routing via Sequential Path Planning: A Case Study in San Francisco and the Bay Area

Mo Chen, Somil Bansal+2 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2017

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 24被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、ハミルトニアン・ジャコビ境界到達可能性を用いた順次的経路計画（SPP）手法を提案し、都市環境における数千台のドローンを対象とした、証明可能に安全で、頑健かつスケーラブルなルーティングを実現する。優先順位を明確に割り当て、高優先度のドローンを動的障害物として扱うことで、SPPは線形計算複雑度を達成し、サンフランシスコやバイオ・エリアのような大規模なシステムにおいて、強い風の影響下でも効率的な衝突回避経路計画を可能にする。

ABSTRACT

Provably safe and scalable multi-vehicle path planning is an important and urgent problem due to the expected increase of automation in civilian airspace in the near future. Hamilton-Jacobi (HJ) reachability is an ideal tool for analyzing such safety-critical systems and has been successfully applied to several small-scale problems. However, a direct application of HJ reachability to large scale systems is often intractable because of its exponentially-scaling computation complexity with respect to system dimension, also known as the "curse of dimensionality". To overcome this problem, the sequential path planning (SPP) method, which assigns strict priorities to vehicles, was previously proposed; SPP allows multi-vehicle path planning to be done with a linearly-scaling computation complexity. In this work, we demonstrate the potential of SPP algorithm for large-scale systems. In particular, we simulate large-scale multi-vehicle systems in two different urban environments, a city environment and a multi-city environment, and use the SPP algorithm for trajectory planning. SPP is able to efficiently design collision-free trajectories in both environments despite the presence of disturbances in vehicles' dynamics. To ensure a safe transition of vehicles to their destinations, our method automatically allocates space-time reservations to vehicles while accounting for the magnitude of disturbances such as wind in a provably safe way. Our simulation results show an intuitive multi-lane structure in airspace, where the number of lanes and the distance between the lanes depend on the size of disturbances and other problem parameters.

研究の動機と目的

• 数千台のドローンを含む都市空間における、スケーラブルで証明可能に安全な経路計画の急務なニーズに対応する。
• 高次元マルチビークルシステムにおけるハミルトニアン・ジャコビ境界到達可能性の次元の呪いを克服する。
• 風や通信障害などの動的擾乱が存在しても、安全確保と目的到達を保証する。
• 空間時間的経路割り当てを通じて、直感的でマルチレーン構造の空域を実現する。
• サンフランシスコやバイオ・エリアのような実世界の都市環境において、スケーラビリティと頑健性を実証する。

提案手法

• ドローンに厳密な優先順位を割り当てることで、連携経路計画を順次的単一ビークル問題に分離する。
• ハミルトニアン・ジャコビ境界到達可能性解析を用いて、各ビークルの証明可能に安全で動的実行可能な経路を計算する。
• 低優先度のビークルに対して、高優先度のビークルを時間変動型移動障害物として扱う。
• 風速11 m/sを含む擾乱の上限を到達可能性集合に組み込むことで、頑健性を確保する。
• CUDA加速を用いたレベルセットベースの到達可能性計算を効率的に行うため、RTTアルゴリズムを採用する。
• 時間的・空間的分離を達成するため、空間時間的予約を生成して安全な遷移と衝突回避を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 到達可能性解析を用いた順次的経路計画は、大規模都市ドローン運用におけるスケーラブルで証明可能に安全なルーティングを実現できるか？
• RQ2 風速などの擾乱上限が、ドローンルーティングにおけるマルチレーン空域構造の出現にどのように影響するか？
• RQ3 300 km²の都市環境に200台以上のドローンが存在する状況で、SPPの計算実行可能性はどの程度か？
• RQ4 到着時刻のスケジューリングが、時間分離から状態分離の経路パターンへの移行にどのように影響するか？
• RQ5 強い風の擾乱と高密度のビークル状況下でも、SPP手法は安全確保と目的到達を維持できるか？

主な発見

• SPPアルゴリズムは、サンフランシスコ・ベイエリアの300 km²地域において、風速11 m/sの強い風下でも200台のドローンに対して衝突のない経路を正常に生成した。
• 空域に明確なマルチレーン構造が現れ、都市間ペアあたり2本のレーン（一方通行1本ずつ）が形成された。これは主に時間分離された到着スケジュールによるものであった。
• 交差する経路が集中する高密度な中心部においても、アルゴリズムは他のビークルの危険領域に進入しないようにすることで、安全を維持した。
• すべてのビークルが同じ到着時刻にスケジュールされた場合、都市間ペア間で複数のレーンが形成され、状態分離の経路行動が顕在化した。
• GPU加速されたレベルセットツールを用いた平均1台あたりの計算時間は4分であり、すべての計算はオフラインで実行され、リアルタイム実行には単なる照会のみが必要であった。
• 本手法はビークル数に比例する線形計算スケーリングを達成しており、大規模都市ドローン運用へのスケーラビリティを実現した。