[論文レビュー] From Drinking Philosophers to Wandering Robots

Yunus Emre Sahin, Necmiye Özay|arXiv (Cornell University)|Jan 2, 2020

Optimization and Search Problems参考文献 26被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、複数のロボットの経路実行問題を分散リソース割り当てタスクとして定式化し、特にドリンク・フィロソファー問題（DrPP）にマッピングする。共有リソースをドリンク・セッションとして再定義することで、既存のDrPPソリューションを活用し、衝突やデッドロックを回避する分散型ロボット制御ポリシーを設計する。速度推定を必要とせず、シミュレーションで優れた性能を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we consider the multi-robot path execution problem where a group of robots move on predefined paths from their initial to target positions while avoiding collisions and deadlocks in the face of asynchrony. We first show that this problem can be reformulated as a distributed resource allocation problem and, in particular, as an instance of the well-known Drinking Philosophers Problem (DrPP). By careful construction of the drinking sessions capturing shared resources, we show that any existing solutions to DrPP can be used to design robot control policies that are collectively collision and deadlock-free. We then propose modifications to an existing DrPP algorithm to allow more concurrent behavior, and provide conditions under which our method is deadlock-free. Our method do not require robots to know or to estimate the speed profiles of other robots, and results in distributed control policies. We demonstrate the efficacy of our method on simulation examples, which show competitive performance against the state-of-the-art.

研究の動機と目的

• 非同期なマルチロボットシステムにおける衝突回避およびデッドロック回避のロボット経路実行を確保する課題に対処すること。
• ロボット連携問題を、よく研究されているドリンク・フィロソファー問題（DrPP）を活用した分散リソース割り当て問題としてモデル化すること。
• 既存のDrPPソリューションを、未知または変動するロボット速度に強く、分散型でロバストなロボット制御ポリシーに適応させること。
• 既存のDrPPアルゴリズムを改良し、並行性を高めつつデッドロックの自由を維持すること。
• シミュレーションを通じて、提案手法の有効性を実証し、最先端の手法と比較して優れた性能を示すこと。

提案手法

• 共有経路セグメントをリソースとしてモデル化することで、マルチロボット経路実行問題をDrPPフレームワークにおける分散リソース割り当て問題に再定式化する。
• 共有リソースへのアクセスを表す「ドリンク・セッション」を構築し、ロボット連携に既存のDrPPソリューションを活用可能にする。
• 元のアルゴリズムの順序制約を緩和することで、並行性を高めるように既存のDrPPアルゴリズムを変更し、デッドロックの自由を維持する。
• 各ロボットが他のロボットの速度プロファイルを知らなくてもよい、局所的で分散型の意思決定に基づく制御ポリシーを設計する。
• 提案されたDrPPに基づく制御ポリシーがデッドロックを回避するための形式的条件を導出する。
• シミュレーション実験を実施し、実行効率および安全性の観点から、最先端の手法と性能を比較評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチロボット経路実行問題は、ドリンク・フィロソファー問題のインスタンスとして効果的にモデル化可能か？
• RQ2 既存のDrPPソリューションは、衝突およびデッドロックを回避するロボット制御ポリシーにどのように適応可能か？
• RQ3 DrPPアルゴリズムにどのような変更を加えることで、ロボット連携における並行性を高めつつデッドロックの自由を維持できるか？
• RQ4 提案手法は、ロボットが互いの速度プロファイルを推定または把握する必要がない分散制御を達成できるか？
• RQ5 シミュレーションにおいて、提案手法の性能は最先端の手法と比較してどのように評価されるか？

主な発見

• 提案手法は、マルチロボット経路実行問題をDrPPインスタンスに効果的に変換し、デッドロックのない連携に向けた既存のソリューションの再利用を可能にする。
• DrPPソリューションの適応により、他のロボットの速度プロファイルを知らなくてもよい分散型でロバストな制御ポリシーが得られる。
• 改良されたDrPPアルゴリズムは、元のものと比較して並行性が向上し、全体のシステムスループットが向上する。
• 提案手法がロボット経路実行においてデッドロックを回避することを保証する形式的条件が導出された。
• シミュレーション結果は、最先端の手法と比較して競争力のある性能を示し、本手法の実用的妥当性を確認した。
• 非同期な状況下においても、中央集権的制御や速度推定を一切不要とし、衝突やデッドロックのないマルチロボットシステムの実行が達成された。