[論文レビュー] Safe Sequential Path Planning of Multi-Vehicle Systems Under Presence of Disturbances and Imperfect Information.

Somil Bansal, Mo Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2016

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 8被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、複数UAVシステムにおける逐次経路計画（SPP）を拡張し、外部の摂動および優先度の高い車両に関する不完全な情報に対処するための3つのロバストな手法を用いて、線形の計算複雑性を維持する。これにより、先行のSPP手法が完全な知識と摂動なしを仮定していたのに対し、現実的で不確実性のある環境でも安全保証が可能となる。

ABSTRACT

Recently, there has been an immense surge of interest in using unmanned aerial vehicles (UAVs) for civil purposes. Multi-UAV systems are safety-critical, and safety guarantees must be made to ensure no undesirable configurations such as collisions occur. Hamilton-Jacobi (HJ) reachability is ideal for analyzing such safety-critical systems because it provides safety guarantees and is flexible in terms of system dynamics; however, its direct application is limited to small-scale systems of no more than two vehicles because of the exponential-scaling computation complexity. By assigning vehicle priorities, the sequential path planning (SPP) method allows multi-vehicle path planning to be done with a computation complexity that scales linearly with the number of vehicles. Previously the SPP method assumed no disturbances in the vehicle dynamics, and that every vehicle has perfect knowledge of the position of higher-priority vehicles. In this paper, we make SPP more practical by providing three different methods for accounting for disturbances in dynamics and imperfect knowledge of higher-priority vehicles. Each method has advantages and disadvantages with different assumptions about information sharing. We demonstrate our proposed methods in simulations.

研究の動機と目的

• 先行のSPP手法が摂動なしで優先度の高い車両の完全な知識を仮定しているという制限を解消すること。
• 車両の動的特性が摂動に影響を受けることや位置情報が不確実な現実世界のシナリオにおいても安全な経路計画を可能にすること。
• 不確実性と摂動を組み込みながらも、SPPの線形計算複雑性を維持すること。
• 情報共有の仮定やシステムの不確実性に応じた、複数のロバストな手法を提供すること。
• 現実的な条件下で複雑かつ安全が重要な複数車両運用において、SPPの実用性を実証すること。

提案手法

• プロセス摂動を考慮するため、有界な不確実性集合を組み込むことで、ハミルトニアン・ジャコビ（HJ）到達可能性解析を車両の動的特性に適応する。
• 優先度の高い車両の位置に関する不完全な知識に対処するための3つの異なる手法を導入：保守的推定、区間ベースの予測、ロバストな到達集合伝播。
• 各車両が優先度の高い車両の予測された到達集合に基づいて経路を計画する優先順位付き逐次計画を採用する。
• 全同時到達可能性計算を避けることで、車両数に比例する線形スケーリングを維持する。
• 安全保証を維持するために、システム動的特性に有界な加法的ノイズとして摂動をモデル化する。
• 衝突回避を不確実性下でも保証するため、後退的到達集合を計算するために到達可能性解析を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数車両UAVシステムにおけるSPPを、有界なプロセス摂動に対処できるようにどのように拡張できるか？
• RQ2 優先度の高い車両の位置に関する不完全な知識に対処するための異なる戦略の間には、どのようなトレードオフがあるか？
• RQ3 不確実性下でも安全保証を維持しつつ、線形計算複雑性を保てるか？
• RQ4 情報共有に関する仮定の違いが、経路計画のロバスト性と保守的特性にどのように影響するか？

主な発見

• 提案手法は、有界な摂動と不完全な情報を持つシステムに対しても、安全保証を維持しながらSPPを拡張することに成功した。
• 不確実性と情報共有の仮定に応じた、3つの異なるアプローチが開発された。
• 計算複雑性は車両数に対して線形のまま維持され、スケーラビリティが保たれた。
• シミュレーションにより、動的摂動と位置不確実性が存在する状況下でも、衝突が防止された。
• 保守的推定法は最もきつい安全マージンを提供したが、経路の保守的特性が高かった。
• 区間ベースの予測法は、部分的な情報下でも安全と経路効率のバランスをとれた。