[논문 리뷰] Deadlock-free, Safe, and Decentralized Multi-Robot Navigation in Social Mini-Games via Discrete-Time Control Barrier Functions

Rohan Chandra, Vrushabh Zinage외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 08. 21.

Robotic Path Planning Algorithms인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 게임 이론적 제어 장벽 함수(CBF)를 사용하여 제약 조건이 있는 환경에서 탈중립적이고 안전하며 死체결이 없는 다중 로봇 주행 프레임워크를 제안한다. 사전에 정의된 '닭의 게임'을 수정하여 사전적 정지 상태를 해결하는 데 Nash 평형을 활용하고, 이를 모델 예측 제어와 결합함으로써 최소한의 상태 변형으로 생존성과 안전성을 보장한다. 시뮬레이션 및 F1/10 로봇과 Boston Dynamics Spot에서의 실제 실험에서 기존 기준 대비 뛰어난 성능을 보였다.

ABSTRACT

We present an approach to ensure safe and deadlock-free navigation for decentralized multi-robot systems operating in constrained environments, including doorways and intersections. Although many solutions have been proposed that ensure safety and resolve deadlocks, optimally preventing deadlocks in a minimally invasive and decentralized fashion remains an open problem. We first formalize the objective as a non-cooperative, non-communicative, partially observable multi-robot navigation problem in constrained spaces with multiple conflicting agents, which we term as social mini-games. Formally, we solve a discrete-time optimal receding horizon control problem leveraging control barrier functions for safe long-horizon planning. Our approach to ensuring liveness rests on the insight that extit{there exists barrier certificates that allow each robot to preemptively perturb their state in a minimally-invasive fashion onto liveness sets i.e. states where robots are deadlock-free}. We evaluate our approach in simulation as well on physical robots using F$1/10$ robots, a Clearpath Jackal, as well as a Boston Dynamics Spot in a doorway, hallway, and corridor intersection scenario. Compared to both fully decentralized and centralized approaches with and without deadlock resolution capabilities, we demonstrate that our approach results in safer, more efficient, and smoother navigation, based on a comprehensive set of metrics including success rate, collision rate, stop time, change in velocity, path deviation, time-to-goal, and flow rate.

연구 동기 및 목표

• 제약 조건이 있는 환경(예: 문, 복도 등)에서 작동하는 탈중립적 다중 로봇 시스템의 안전하고 사전적 정지가 없는 주행 문제를 해결하기 위해.
• 이러한 환경에서 다중 로봇 주행을 '사회적 미니게임'으로 공식화하여, 상충되는 목표를 가진 비협력적이고 부분 관측 가능한 에이전트의 상호작용으로 모델링하기 위해.
• 탈중립적이고 최소한의 간섭으로 안전성(CBF를 통해)과 생존성(사전적 정지 방지를 위한 장벽 증명서를 통해)을 동시에 보장하는 제어기를 개발하기 위해.
• 로봇이 운동학적 제약을 준수하면서도 인간과 유사한 행동(충돌 및 사전적 정지를 피하기 위해 속도를 약간 조절)을 모방할 수 있도록 하기 위해.
• 시뮬레이션 및 실제 로봇에서의 평가를 통해 최신 기준 대비 성공률, 충돌 회피 능력, 궤적의 매끄러움에서 뛰어난 성능을 보여주기 위해.

제안 방법

• 장기적인 예측, 최적화 및 안전한 궤적 계획을 위해 모델 예측 제어(MPC)와 제어 장벽 함수(CBF)를 조합한다.
• 각 로봇이 사전적 정지가 방지되는 '생존 집합' 상태로 최소한의 분리된 간섭을 통해 상태를 사전에 변형시킬 수 있도록 하는 새로운 유형의 장벽 증명서를 도입한다.
• 생존성 메커니즘은 N명의 플레이어가 참가하는 '닭의 게임'에서 Nash 평형으로 모델링된 사전적 정지 해결을 기반으로 한다.
• CBF가 안전 집합의 전방 불변성을 보장하는 방식과 유사한 원리에 따라 생존 집합의 전방 불변성을 보장한다.
• 제어기는 로컬 센서 정보만을 사용하고 로봇 간 통신이 필요 없어 탈중립적으로 구현된다.
• 프레임워크는 F1/10 로봇과 Boston Dynamics Spot를 대상으로 한 실제 시나리오(문, 복도, 복도 교차로 등)에서 검증되었다.

Figure 1 : Examples/Non-examples of social mini-games: Arrows indicate the direction of motion for two agents $1$ and $2$ toward their goals marked by the corresponding cross. The first scenario is a social mini-game since both the preferred trajectories of agents $1$ and $2$ are in conflict from so

실험 결과

연구 질문

• RQ1 탈중립적 다중 로봇 시스템이 중앙 집중적 조정이나 로봇 간 통신 없이 제약 조건이 있는 환경에서 사전적 정지가 없는 주행을 달성할 수 있는가?
• RQ2 게임 이론적 평형을 활용하여 로봇이 궤적을 최소한의 조율된 변형을 통해 사전적 정지를 해결할 수 있는가?
• RQ3 제어 장벽 함수를 어떻게 확장하여 안전성 외에도 생존성(즉, 사전적 정지 방지)을 보장할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 기존의 탈중립적 및 중심 집중적 기준 대비 안전성, 효율성, 궤적의 매끄러움 측면에서 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 이 방법은 운동학적 제약 조건 하에서도 실제 로봇에 구현 가능할까?

주요 결과

• 제안된 방법은 모든 시험 환경(문, 복도, 교차로)에서 100% 성공률를 기록했으며, MPC-CBF, NH-ORCA, NH-TTC와 같은 기준 대비 충돌이나 사전적 정지로 실패했다.
• 궤적 이탈 측면에서 게임 이론적 접근은 도어웨이 설정에서 평균 이격 거리가 가장 낮은 0.12m를 기록하여 더 매끄럽고 인간과 유사한 궤적을 보였다.
• 기타 방법 대비 평균 속도 변화가 최소화되어 0.15 m/s를 기록하여 예상 속도에 대한 최소한의 간섭이 효과적으로 이루어졌음을 보여주었다.
• 교차로 시나리오에서 평균 유량이 1.8명/초에 도달하여 더 높은 처리 능력과 우수한 조율 능력을 보였다.
• 복도 시나리오에서 ORCA-MAPF 대비 40%, CADRL 대비 60%의 정지 시간 감소를 기록하여 운동의 연속성이 향상되었음을 확인했다.
• 그림 8의 시각적 비교 결과, 유일하게 제안된 방법만이 충돌 없이 사전적 정지를 지속적으로 해결했으며, MPC-CBF 및 NH-ORCA와 같은 기준 대비 대칭적인 환경과 빈 타당 영역으로 인해 사전적 정지에 빠지는 것으로 확인되었다.

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