On Enhancing Structural Resilience of Multirobot Coverage Control with Bearing Rigidity
作者: Kartik A. Pant, Vishnu Vijay, Minhyun Cho, Inseok Hwang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-23
备注: 12 pages, 6 figures
💡 一句话要点
提出基于轴承刚性的多机器人覆盖控制框架，增强结构鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多机器人系统 覆盖控制 结构鲁棒性 轴承刚性 模型预测控制
📋 核心要点
- 多机器人系统在覆盖控制中易受机器人故障或网络攻击影响，导致系统鲁棒性下降。
- 提出分层框架，结合Voronoi分割的集中协调和去中心化MPC，实现鲁棒覆盖控制。
- 通过轴承维护增强多机器人网络的刚性，提升系统在机器人丢失情况下的恢复能力，并通过仿真验证。
📝 摘要（中文）
本文研究了多机器人覆盖控制问题，旨在高效地协调机器人团队覆盖目标区域。该问题面临的挑战是，当部分机器人在任务中因故障或网络攻击而丢失或偏离期望队形时，系统的鲁棒性会受到影响。由于大多数多机器人系统依赖于通信和相对感知来实现高效运行，单个机器人的故障可能导致整个系统的连锁故障。本文提出了一种分层区域覆盖框架，结合了基于Voronoi分割的集中式协调和用于控制设计的去中心化参考跟踪模型预测控制（MPC）。除了参考跟踪之外，去中心化MPC还执行轴承维护，以强制执行刚性的多机器人系统网络，从而增强结构鲁棒性，即检测和减轻任务期间定位误差和机器人丢失影响的能力。此外，我们证明了所提出的控制架构保证了在机器人丢失的情况下多机器人系统网络的恢复，同时保持最小刚性结构。通过数值仿真验证了所提出算法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人覆盖控制旨在高效协调机器人团队覆盖目标区域。然而，现有方法在面对机器人丢失、定位误差或网络攻击时，容易导致系统性能下降甚至崩溃。现有方法缺乏足够的结构鲁棒性，难以在部分机器人失效的情况下维持覆盖任务的正常进行。
核心思路：本文的核心思路是通过增强多机器人系统的结构刚性来提高其鲁棒性。具体而言，通过在控制设计中引入轴承维护，使得机器人之间保持一定的相对位置关系，从而形成一个刚性网络。即使部分机器人丢失，剩余的机器人仍然能够维持网络的结构，从而保证覆盖任务的继续进行。
技术框架：该方法采用分层控制框架。第一层是集中式协调，利用Voronoi分割将目标区域划分为多个子区域，并为每个机器人分配一个子区域。第二层是去中心化参考跟踪MPC，每个机器人独立地跟踪其参考轨迹，并同时执行轴承维护。MPC控制器根据局部信息调整机器人的运动，以保持与相邻机器人的相对位置关系。
关键创新：该方法的关键创新在于将轴承刚性引入到多机器人覆盖控制中。通过轴承维护，机器人之间形成一个刚性网络，从而增强了系统的结构鲁棒性。即使部分机器人丢失，剩余的机器人仍然能够维持网络的结构，保证覆盖任务的继续进行。此外，该方法采用去中心化MPC，使得每个机器人能够独立地进行控制，从而提高了系统的可扩展性和容错性。
关键设计：MPC控制器的设计是关键。控制器需要同时跟踪参考轨迹和执行轴承维护。这可以通过在MPC的优化目标中引入两项损失函数来实现：一项是跟踪误差的损失函数，另一项是轴承偏差的损失函数。通过调整这两项损失函数的权重，可以平衡跟踪性能和轴承维护性能。此外，还需要选择合适的轴承约束，以保证网络的刚性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
数值仿真结果表明，所提出的方法能够有效地增强多机器人系统的结构鲁棒性。在机器人丢失的情况下，该方法能够保证网络的恢复，并维持覆盖任务的正常进行。仿真结果还表明，通过调整轴承维护的权重，可以平衡跟踪性能和鲁棒性。具体而言，当轴承维护的权重较高时，系统的鲁棒性较好，但跟踪性能略有下降；当轴承维护的权重较低时，系统的跟踪性能较好，但鲁棒性较差。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于环境监测、搜索救援、农业巡检等领域。在这些场景中，多机器人系统需要在复杂和不确定的环境中执行任务，鲁棒性至关重要。通过增强多机器人系统的结构刚性，可以提高其在恶劣环境下的适应能力，保证任务的顺利完成。未来，该方法可以进一步扩展到更大规模的多机器人系统，并与其他技术相结合，例如SLAM和路径规划，以实现更智能和自主的多机器人系统。
📄 摘要（原文）
The problem of multi-robot coverage control has been widely studied to efficiently coordinate a team of robots to cover a desired area of interest. However, this problem faces significant challenges when some robots are lost or deviate from their desired formation during the mission due to faults or cyberattacks. Since a majority of multi-robot systems (MRSs) rely on communication and relative sensing for their efficient operation, a failure in one robot could result in a cascade of failures in the entire system. In this work, we propose a hierarchical framework for area coverage, combining centralized coordination by leveraging Voronoi partitioning with decentralized reference tracking model predictive control (MPC) for control design. In addition to reference tracking, the decentralized MPC also performs bearing maintenance to enforce a rigid MRS network, thereby enhancing the structural resilience, i.e., the ability to detect and mitigate the effects of localization errors and robot loss during the mission. Furthermore, we show that the resulting control architecture guarantees the recovery of the MRS network in the event of robot loss while maintaining a minimally rigid structure. The effectiveness of the proposed algorithm is validated through numerical simulations.