[論文レビュー] Robust Sequential Path Planning Under Disturbances and Adversarial Intruder

Mo Chen, Somil Bansal+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2016

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、撹乱および悪意ある侵入者のもとでも、計算可能で証明可能な安全な複数車両パスプランニングを可能にする、ロバストな順次パスプランニング（SPP）を提案する。Hamilton-Jacobi到達可能性を用いて時空領域を予約することで、SPPは動的実行可能性、衝突回避、および目的到達を保証する。計算複雑性は、侵入者がいない場合線形（O(N)）に、1体の侵入者がいる場合二次的（O(N²)）にスケーリングされ、非線形車両動力学における実用的導入を可能にする。

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. Although this problem has been studied in the past, there has not been a method that guarantees both goal satisfaction and safety for vehicles with general nonlinear dynamics while taking into account disturbances and potential adversarial agents, to the best of our knowledge. Hamilton-Jacobi (HJ) reachability is the ideal tool for guaranteeing goal satisfaction and safety under such scenarios, and has been successfully applied to many small-scale problems. However, a direct application of HJ reachability in most cases becomes intractable when there are more than two vehicles due to the exponentially scaling computational complexity with respect to system dimension. In this paper, we take advantage of the guarantees HJ reachability provides, and eliminate the computation burden by assigning a strict priority ordering to the vehicles under consideration. Under this sequential path planning (SPP) scheme, vehicles reserve "space-time" portions in the airspace, and the space-time portions guarantee dynamic feasibility, collision avoidance, and optimality of the paths given the priority ordering. With a computation complexity that scales quadratically when accounting for both disturbances and an intruder, and linearly when accounting for only disturbances, SPP can tractably solve the multi-vehicle path planning problem for vehicles with general nonlinear dynamics in a practical setting. We demonstrate our theory in representative simulations.

研究の動機と目的

• 都市空域におけるUAVの密度増加に伴い、証明可能な安全性和とスケーラビリティを備えた複数車両パスプランニングの緊急なニーズに対応する。
• 高次元の複数車両系におけるHamilton-Jacobi（HJ）到達可能性の指数的計算複雑性を克服する。
• 撹乱および悪意ある侵入者行動のもとでも、一般非線形動力学を有する車両に対して、目的到達と衝突回避の両方を保証する。
• 車両動力学や侵入者行動に対する強い仮定を必要とせず、硬い安全保証を維持する実用的でスケーラブルな手法を開発する。
• 天候、通信障害、および悪意あるエージェントを含む実世界シナリオにおける、高密度で安全なUAV運用を実現する。

提案手法

• 車両に厳密な優先順位を割り当て、複数車両問題を逐次的単一車両到達可能性計算に分解する。
• Hamilton-Jacobi（HJ）到達可能性を用いて、各車両の安全な時空予約を定義する逆方向到達集合を計算する。
• 優先順位の高い順に時空領域を予約し、撹乱下でも動的実行可能性と衝突回避を保証する。
• 侵入者を最悪の行動をとる悪意あるエージェントとしてモデル化し、その潜在的行動を考慮した到達集合を計算する。
• 低優先度車両が侵入者を避けるために逸脱しても、高優先度車両が遮断されないことを保証する。
• 侵入者がいない場合の計算複雑性をO(N)、1体の侵入者がいる場合をO(N²)にスケーリングし、完全なマルチエージェントHJ到達可能性の指数的スケーリングを回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 順次パスプランニングアプローチは、撹乱下でも一般非線形動力学を有する複数車両に対して、証明可能な安全性和および目的到達を維持できるか？
• RQ2 悪意ある侵入者行動は、マルチ車両パスプランニングフレームワーク内でどのようにモデル化され、保証されるか？
• RQ3 撹乱および1体の侵入者を含む場合に、到達可能性に基づく複数車両パスプランニング手法の計算スケーリングはどのようになるか？
• RQ4 HJ到達可能性に基づく時空予約は、優先順位付けされた車両シーケンスにおいて、動的実行可能性と衝突回避を保証できるか？
• RQ5 高密度UAV交通シナリオにおいて、安全保証、計算の tractability（実行可能性）、およびパス最適性の間にはどのようなトレードオフがあるか？

主な発見

• SPPは、撹乱および悪意ある侵入者行動のもとでも、一般非線形動力学を有する車両に対して、証明可能な安全性和および目的到達を達成する。
• 本手法により、HJ到達可能性の計算複雑性は、侵入者がいない場合O(N)、1体の侵入者がいる場合O(N²)にまで低減され、実用的なスケーラビリティが実現される。
• シミュレーションでは、低優先度車両が高優先度車両のための時空領域を確保するため、名目経路から早期に逸脱していることが示された。
• 侵入者に影響を受けない車両（例：Q₄）は名目経路に近く追従する一方、侵入者を避ける必要がある車両（例：Q₂, Q₃）は、侵入者の存在中は顕著に逸脱する。
• 侵入者が消滅した後、車両は再プランニングを行い、最終的に目的地に到達する。これは回復性および目的到達の実現を示している。
• 最悪の侵入者行動に対しても、保守的な時空予約により、すべての車両が安全かつ実行可能であることが保証される。