Distributed Planning for Rigid Robot Formations with Probabilistic Collision Avoidance
作者: Jeppe Heini Mikkelsen, Vit Kratky, Roberto Galeazzi, Martin Saska, Matteo Fumagalli
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2024-08-27
💡 一句话要点
提出一种分布式方法，用于刚性机器人编队运动中的概率碰撞避免
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人编队 分布式控制 概率碰撞避免 刚性编队 共识算法
📋 核心要点
- 现有刚性机器人编队控制方法难以在分布式环境下保证概率碰撞避免，尤其是在存在不确定性的情况下。
- 该方法将编队运动参数化，通过分布式共识算法使机器人对编队参数达成一致，并施加约束以避免碰撞。
- 通过仿真和真实实验验证了该方法在手动遥操作场景下的有效性，证明了其在实际应用中的可行性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分布式方法，用于控制刚性机器人编队运动，同时确保机器人之间概率性的碰撞避免。编队通过基准构型的变换进行参数化。机器人将其期望速度映射为编队参数的相应期望变化，并应用共识步骤以达成对期望编队的协议，以及约束满足步骤以确保编队内部的碰撞避免。约束集的设计保证碰撞概率低于上限。该方法在仿真和真实世界的实验中，通过手动遥操作场景进行了演示。
🔬 方法详解
问题定义：现有刚性机器人编队控制方法，尤其是在分布式场景下，难以有效地保证机器人之间的碰撞避免，尤其是在环境存在不确定性，或者机器人运动存在误差的情况下。传统的集中式方法计算复杂度高，难以扩展到大规模编队，而简单的分布式方法可能无法保证全局的碰撞避免。
核心思路：本文的核心思路是将刚性机器人编队的运动分解为对编队参数的控制。通过分布式共识算法，使每个机器人对编队的整体运动状态达成一致。同时，通过设计合适的约束条件，保证在满足编队运动需求的同时，机器人之间的碰撞概率低于预设的阈值。这种方法将复杂的碰撞避免问题转化为对编队参数的约束，降低了计算复杂度，并提高了系统的鲁棒性。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 编队参数化：使用变换矩阵对编队进行参数化描述。2) 速度映射：每个机器人根据自身期望速度计算出对应的编队参数变化。3) 分布式共识：通过共识算法，使所有机器人对编队参数的期望变化达成一致。4) 约束满足：根据碰撞概率约束，调整机器人的运动，确保碰撞概率低于上限。5) 运动执行：机器人根据最终的运动指令执行运动。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将概率碰撞避免问题转化为对编队参数的约束。通过分析机器人运动的不确定性，推导出碰撞概率的上限，并将其转化为对编队参数的约束条件。这种方法避免了直接计算复杂的碰撞概率，降低了计算复杂度，并提高了系统的实时性。此外，该方法采用分布式共识算法，使得每个机器人只需要与邻近机器人进行通信，即可实现全局的碰撞避免。
关键设计：编队参数化采用变换矩阵，能够灵活地描述编队的各种运动状态。碰撞概率约束的推导基于机器人运动误差的概率分布模型（例如高斯分布）。共识算法可以选择平均一致性算法或其他分布式优化算法。约束满足可以通过求解优化问题来实现，例如二次规划问题。碰撞概率上限的设定需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在仿真和真实实验中进行了验证。实验结果表明，该方法能够有效地控制刚性机器人编队运动，并保证机器人之间的碰撞概率低于预设的上限。在手动遥操作场景下，机器人能够安全地完成编队运动任务，证明了该方法在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多机器人协同作业、无人机编队飞行、自动驾驶车队等领域。通过该方法，可以实现安全可靠的机器人编队运动，提高作业效率，降低安全风险。未来，该方法可以进一步扩展到动态环境和异构机器人编队，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
This paper presents a distributed method for robots moving in rigid formations while ensuring probabilistic collision avoidance between the robots. The formation is parametrised through the transformation of a base configuration. The robots map their desired velocities into a corresponding desired change in the formation parameters and apply a consensus step to reach agreement on the desired formation and a constraint satisfaction step to ensure collision avoidance within the formation. The constraint set is found such that the probability of collision remains below an upper bound. The method was demonstrated in a manual teleoperation scenario both in simulation and a real-world experiment.