Rule-Based Lloyd Algorithm for Multi-Robot Motion Planning and Control with Safety and Convergence Guarantees

📄 arXiv: 2310.19511v3 📥 PDF

作者: Manuel Boldrer, Alvaro Serra-Gomez, Lorenzo Lyons, Vit Kratky, Javier Alonso-Mora, Laura Ferranti

分类: cs.RO

发布日期: 2023-10-30 (更新: 2025-05-06)

💡 一句话要点

提出基于规则的Lloyd算法以解决多机器人运动规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人系统 运动规划 控制算法 动态约束 安全性 收敛性 分布式算法

📋 核心要点

  1. 现有的Lloyd算法在多机器人运动规划中存在死锁问题，且对动态约束的处理不够有效。
  2. 本文提出的基于规则的Lloyd算法（RBL）能够在无通信和无同步的情况下，确保机器人安全且收敛到目标区域。
  3. 通过大量仿真和实验验证，RBL在多种机器人平台上表现出良好的可靠性和可扩展性，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种分布式的基于规则的Lloyd算法（RBL），用于多机器人运动规划与控制。传统的Lloyd算法存在死锁问题，并未有效处理动态约束。我们的贡献主要体现在两个方面：首先，RBL能够在不依赖机器人间通信或同步的情况下，确保安全性和收敛性；其次，我们展示了无规则的Lloyd算法可以作为学习方法的安全层，从而带来显著的益处。通过广泛的仿真、与现有方法的比较以及在小型车类机器人、单轮车类机器人、全向机器人和空中机器人上的实验验证，我们进一步证明了RBL的可靠性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人运动规划中的死锁问题及动态约束处理不足的挑战。现有的Lloyd算法在这些方面表现不佳，限制了其应用。

核心思路：论文提出的RBL算法通过引入规则，使得机器人能够在没有通信和同步的情况下，安全地收敛到目标区域。这种设计旨在提高算法的实用性和适应性。

技术框架：RBL算法的整体架构包括多个模块：首先是规则定义模块，其次是动态约束处理模块，最后是运动控制模块。每个模块协同工作，以实现高效的运动规划。

关键创新：RBL的主要创新在于其无通信和无同步的特性，使得多机器人系统能够在复杂环境中安全运行。这与传统的Lloyd算法形成鲜明对比，后者通常依赖于机器人间的通信。

关键设计：在RBL中，关键参数包括动态约束的定义和控制输入的饱和处理。此外，损失函数的设计考虑了安全性和收敛性，以确保算法的有效性。整体框架的模块化设计使得算法易于扩展和应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RBL算法在多种机器人平台上均表现出优异的性能，成功避免了死锁现象，并在动态约束下实现了高效的目标收敛。与现有方法相比，RBL在安全性和可靠性方面有显著提升，具体性能数据尚未公开。

🎯 应用场景

该研究在多机器人系统的运动规划与控制领域具有广泛的应用潜力，特别是在无人驾驶、物流配送和灾害救援等场景中。RBL算法的安全性和收敛性保证了机器人在复杂环境中的有效协作，未来可望推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents a distributed rule-based Lloyd algorithm (RBL) for multi-robot motion planning and control. The main limitations of the basic Loyd-based algorithm (LB) concern deadlock issues and the failure to address dynamic constraints effectively. Our contribution is twofold. First, we show how RBL is able to provide safety and convergence to the goal region without relying on communication between robots, nor synchronization between the robots. We considered different dynamic constraints with control inputs saturation. Second, we show that the Lloyd-based algorithm (without rules) can be successfully used as a safety layer for learning-based approaches, leading to non-negligible benefits. We further prove the soundness, reliability, and scalability of RBL through extensive simulations, comparisons with the state of the art, and experimental validations on small-scale car-like robots, unicycle-like robots, omnidirectional robots, and aerial robots on the field.