[論文レビュー] Distributed Formation Control for Autonomous Robots in Dynamic Environments

Anh Duc Dang, Hung Manh La+2 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2017

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 7被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、動的環境下における自律ロボットの分散型フォーメーション制御手法を提案する。人工力場を用いて、V字型や円形などの所望の形状を形成する仮想ノードへロボットを誘導する。リャプノフ安定性解析と、障害物回避のための回転力場と反発力場の新規な組み合わせにより、衝突を回避しながら安定した収束を実現する。

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel and distributed formation control method for autonomous robots to follow the desired formation while tracking a moving target in dynamic environments. In our approach, the desired formations, which include the virtual nodes arranged into specific shapes, are first generated. Then, autonomous robots are controlled by the proposed artificial force fields in order to converge to these virtual nodes without collisions. The stability analysis based on the Lyapunov approach is given. Moreover, a new combination of rotational force field and repulsive force field in designing an obstacle avoidance controller allows the robot to avoid and escape the convex and nonconvex obstacle shapes. The V-shape and circular shape formations with their advantages are utilized to test the effectiveness of the proposed method.

研究の動機と目的

• 動的で障害物が存在する環境下でも、自律ロボットが所望の幾何的フォーメーションを維持できるようにすること。
• 凸形状および非凸形状の両方の障害物が存在する状況下でも、衝突のないフォーメーション制御の課題に取り組むこと。
• 中央集権的な調整やグローバル情報に依存しない分散型制御戦略を開発すること。
• リャプノフに基づく解析を用いて、ロボットが仮想フォーメーションノードに収束する安定性と収束性を保証すること。

提案手法

• V字型や円形配置などの特定の幾何的フォーメーションを形成するために、仮想ノードを事前に定義する。
• 各ロボットが割り当てられた仮想ノードへ誘導されるように、人工力場を設計する。これにより収束が保証される。
• 凸形状および非凸形状の周囲での効果的な障害物回避を実現するため、回転力場と反発力場を組み合わせたハイブリッド力場を採用する。
• 制御則は分散型であり、各ロボットが周囲のロボットおよび自らのセンサーからのローカル情報のみを用いる。
• リャプノフ安定性解析を適用し、ロボットが所望のフォーメーションに漸近的に収束することを証明する。
• 実時間での障害物までの距離に基づいて、力場を動的に調整することで障害物回避を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的環境下で移動するターゲットを追跡しながら、自律ロボットが所望のフォーメーションを維持する方法は何か？
• RQ2 分散型制御戦略として、仮想フォーメーションノードへの衝突のない収束を保証する方法は何か？
• RQ3 人工力場をどのように設計すれば、凸形状および非凸形状の両方の障害物に対して効果的に対処できるか？
• RQ4 分散型フォーメーション制御フレームワークにおいて、安定性と収束性を保証する要因は何か？
• RQ5 提案手法は、動的ターゲットの運動や環境的擾乱の下でもフォーメーションを維持できるか？

主な発見

• 提案手法により、V字型および円形フォーメーションの両方において、ロボットが所定の仮想ノードに安定して収束することが確認された。
• リャプノフに基づく安定性解析により、提案された制御則のもとで、システムが漸近的に収束することを確認した。
• 回転力場と反発力場の組み合わせにより、凸形状および非凸形状の両方の障害物周囲での効果的な回避が可能となった。
• 制御スキームの分散型特性により、グローバル情報が不要な状態でスケーラビリティとロバストネスが確保された。
• シミュレーション結果から、ロボットが移動するターゲットを追跡しながらも、フォーメーションを維持し、障害物を効果的に避けることが示された。