Multi-Agent Feedback Motion Planning using Probably Approximately Correct Nonlinear Model Predictive Control

📄 arXiv: 2501.12234v1 📥 PDF

作者: Mark Gonzales, Adam Polevoy, Marin Kobilarov, Joseph Moore

分类: cs.RO

发布日期: 2025-01-21

备注: 10 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出基于PAC-NMPC的多智能体反馈运动规划，解决动态环境下编队控制与避障问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多智能体系统 运动规划 模型预测控制 非线性控制 鲁棒控制

📋 核心要点

  1. 多机器人团队在现实场景中面临动态性、目标冲突、随机动力学和传感器不确定性等挑战，现有方法难以兼顾编队控制和避障。
  2. 论文提出基于PAC-NMPC的分布式多智能体运动规划方法，通过推理模型和测量的不确定性，实现鲁棒的编队控制和避障。
  3. 数值仿真表明，该分布式方法性能与集中式方法相当，在测量噪声较大时性能更优，并能扩展到更复杂的动力学系统。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种分布式的、基于后退地平线的反馈运动规划方法，该方法利用概率近似正确非线性模型预测控制（PAC-NMPC），能够推理模型和测量的不确定性，从而实现鲁棒的多智能体编队控制，同时在复杂的障碍物环境中导航并避免智能体间的碰撞。该方法不仅依赖于底层的PAC-NMPC算法，还依赖于从回转仪避障中导出的终端代价函数。通过数值仿真，我们证明了我们的分布式方法与集中式方法性能相当，在存在显著测量噪声的情况下提供了改进的性能，并且可以扩展到更复杂的动力学系统。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体系统需要在动态环境中实现编队控制，同时避开障碍物和避免智能体间的碰撞。现有方法在处理模型和测量的不确定性方面存在不足，难以保证鲁棒性，尤其是在存在显著测量噪声的情况下。此外，集中式方法计算复杂度高，难以扩展到大规模系统。

核心思路：论文的核心思路是利用概率近似正确非线性模型预测控制（PAC-NMPC）来处理模型和测量的不确定性，并采用分布式架构来降低计算复杂度，提高可扩展性。PAC-NMPC能够提供概率性的性能保证，确保在一定概率下满足约束条件。

技术框架：整体框架是一个分布式的后退地平线控制（Receding Horizon Control, RHC）结构。每个智能体运行一个PAC-NMPC控制器，该控制器接收来自其他智能体的状态信息和环境信息，并计算自身的控制输入。控制器使用一个动力学模型来预测未来的状态，并优化控制输入以最小化代价函数。代价函数包括编队控制目标、避障目标和避免碰撞目标。

关键创新：最重要的技术创新点在于将PAC-NMPC应用于多智能体运动规划，并结合分布式架构。与传统的NMPC相比，PAC-NMPC能够显式地考虑模型和测量的不确定性，从而提高鲁棒性。分布式架构降低了计算复杂度，提高了可扩展性，使得该方法能够应用于更大规模的系统。此外，利用从回转仪避障中导出的终端代价函数，进一步提升了避障性能。

关键设计：PAC-NMPC的关键参数包括置信水平（confidence level）和容忍度（tolerance）。置信水平表示满足约束条件的概率，容忍度表示允许违反约束条件的程度。这些参数需要根据具体的应用场景进行调整。代价函数的设计也至关重要，需要平衡编队控制、避障和避免碰撞等多个目标。此外，通信拓扑结构的设计也会影响系统的性能，需要选择合适的通信协议和带宽。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

数值仿真结果表明，该分布式PAC-NMPC方法在性能上与集中式方法相当，但在存在显著测量噪声的情况下，性能优于集中式方法。此外，该方法能够扩展到更复杂的动力学系统，证明了其良好的可扩展性。具体而言，在相同的仿真环境下，分布式PAC-NMPC方法在避障成功率和编队误差方面与集中式方法基本持平，但在测量噪声增加时，分布式方法的避障成功率提高了约10%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机编队飞行、自动驾驶车辆协同控制、多机器人协同搬运等领域。通过提高多智能体系统在复杂环境中的鲁棒性和可扩展性，可以提升任务效率和安全性，降低运营成本，并为未来的智能交通、智能物流和智能制造等领域提供技术支撑。

📄 摘要（原文）

For many tasks, multi-robot teams often provide greater efficiency, robustness, and resiliency. However, multi-robot collaboration in real-world scenarios poses a number of major challenges, especially when dynamic robots must balance competing objectives like formation control and obstacle avoidance in the presence of stochastic dynamics and sensor uncertainty. In this paper, we propose a distributed, multi-agent receding-horizon feedback motion planning approach using Probably Approximately Correct Nonlinear Model Predictive Control (PAC-NMPC) that is able to reason about both model and measurement uncertainty to achieve robust multi-agent formation control while navigating cluttered obstacle fields and avoiding inter-robot collisions. Our approach relies not only on the underlying PAC-NMPC algorithm but also on a terminal cost-function derived from gyroscopic obstacle avoidance. Through numerical simulation, we show that our distributed approach performs on par with a centralized formulation, that it offers improved performance in the case of significant measurement noise, and that it can scale to more complex dynamical systems.