[논문 리뷰] Multi-Robot Collision Avoidance under Uncertainty with Probabilistic Safety Barrier Certificates

Wenhao Luo, Wen Sun외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 20.

Formal Methods in Verification참고 문헌 34인용 수 43

한 줄 요약

본 논문은 확률적 안전 차단기 인증 Probabilistic Safety Barrier Certificates (PrSBC)를 제안하여 제어 차단 함수(Control Barrier Functions)를 사용해 다중 로봇 시스템에서 측정 불확실성과 운동 불확실성 하에 확률적이고 입증 가능한 충돌 회피를 달성합니다. 이는 최소 침습적인 제곱 계획법을 통해 수행됩니다.

ABSTRACT

Safety in terms of collision avoidance for multi-robot systems is a difficult challenge under uncertainty, non-determinism and lack of complete information. This paper aims to propose a collision avoidance method that accounts for both measurement uncertainty and motion uncertainty. In particular, we propose Probabilistic Safety Barrier Certificates (PrSBC) using Control Barrier Functions to define the space of admissible control actions that are probabilistically safe with formally provable theoretical guarantee. By formulating the chance constrained safety set into deterministic control constraints with PrSBC, the method entails minimally modifying an existing controller to determine an alternative safe controller via quadratic programming constrained to PrSBC constraints. The key advantage of the approach is that no assumptions about the form of uncertainty are required other than finite support, also enabling worst-case guarantees. We demonstrate effectiveness of the approach through experiments on realistic simulation environments.

연구 동기 및 목표

• 측정 및 운동 불확실성 하에서 대규모 다중 로봇 시스템에 대한 안전하고 실시간 충돌 회피의 동기를 제공합니다.
• 유한 지지 범위를 넘지 않는 특정 불확실성 분포를 가정하지 않으면서 형식적인 보장을 제공하는 확률적 안전 프레임워크를 개발합니다.
• 안전 제약 하에서 최적화를 통해 최소한으로 교란하여 기존 제어기와의 통합을 가능하게 합니다.
• 중앙집중식 및 분산 설정에서 확장성과 분산 계산을 입증합니다.

제안 방법

• 유한 지지 노이즈 모델을 사용하여 로봇 간 및 로봇-장애물 페어의 충돌 회피를 기회제약(chance-constrained) 문제로 형식화합니다.
• 전방 불변성 보장을 통해 확률적 안전 제약을 조합 제어 입력에 대한 결정적 선형 제약으로(PrSBC) 변환합니다.
• PrSBC의 존재를 증명하고 허용 제어 공간을 정의하는 닫힌 형태의 선형 제약식 (A^σ u ≤ b^σ)을 도출합니다.
• PrSBC 제약조건(및 입력 크기 한계)을 강제하는 동시에 작업 관련 제어기를 최소한으로 수정하는 Quadratic Program을 풉니다.
• 쌍대 제약을 분해하고 로봇 간 책임을 분배함으로써 분산형 변형을 제공합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 경계가 있지만 특정되지 않은 불확실성 하에서 다중 로봇 시스템의 충돌 회피를 확률적으로 어떻게 보장할 수 있습니까?
• RQ2 확률 제약 안전을 전진 불변성을 보존하는 결정적이고 계산 가능한 제어기 제약으로 재정의할 수 있습니까?
• RQ3 제안된 PrSBC 프레임워크가 중앙집중식 및 분산 설정에서 실시간 성능으로 확장될 수 있습니까?
• RQ4 제로-불확실성 또는 최악의 경우 시나리오에서 PrSBC와 전통적 SBC 간의 관계 및 보장은 무엇입니까?

주요 결과

• PrSBC는 확률적 안전 제약에 대해 보수적이면서도 실용적인 결정적 대리자를 제공하여 실시간 QP 기반 안전 제어를 가능하게 합니다.
• 이 프레임워크는 경계 지지 불확실성 하에서 임의의 신뢰 수준 σ ∈ [0,1]에 대해 PrSBC의 존재를 보인다.
• 실험적 결과는 측정 및 운동 불확실성으로 인해 결정적 SBC가 실패하는 시나리오에서 PrSBC가 충돌을 방지할 수 있음을 보여줍니다.
• 분산형 PrSBC는 통신 필요성을 줄이면서도 로봇 간의 적절한 책임 분배로 확률적 안전성을 여전히 보존합니다.