Decentralized Nonlinear Model Predictive Control-Based Flock Navigation with Real-Time Obstacle Avoidance in Unknown Obstructed Environments

📄 arXiv: 2505.09434v2 📥 PDF

作者: Nuthasith Gerdpratoom, Kaoru Yamamoto

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-05-14 (更新: 2025-05-15)

备注: 22 pages, 14 figures, to be published in Frontiers in Robotics and AI

期刊: Frontiers in Robotics and AI, Vol. 12, 2025

DOI: 10.3389/frobt.2025.1540808

💡 一句话要点

提出基于分布式NMPC的集群导航方法，实现未知环境下的实时避障

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 分布式控制 非线性模型预测控制 集群导航 实时避障 点云处理

📋 核心要点

  1. 现有集群导航方法在未知复杂环境中避障能力不足，计算负担大，难以实时应用。
  2. 提出一种基于分布式NMPC的集群导航方法，利用局部点云数据进行实时避障，降低计算复杂度。
  3. 通过Gazebo仿真验证了算法的有效性，并通过硬件在环仿真验证了其在嵌入式平台上的可行性。

📝 摘要（中文）

本文扩展了我们之前关于分布式非线性模型预测控制（NMPC）的研究，用于在未知的受阻环境中导航机器人集群，使其遵循特定的集群行为，并采用更实际的局部避障策略。更具体地说，我们将使用点云的局部避障约束集成到NMPC框架中。在此框架中，每个智能体依赖于其本地传感器的数据来感知和响应附近的障碍物。提出了一种用于二维和三维点云的点云处理技术，以最大限度地减少优化过程中的计算负担。该过程包括定向滤波和下采样，可显著减少数据点的数量。通过Gazebo中逼真的3D仿真验证了该算法的性能，并通过嵌入式平台上的硬件在环（HIL）仿真进一步探索了其在实践中的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知、有障碍物的环境中，如何控制机器人集群安全有效地导航，同时保持集群行为。现有方法在处理复杂环境时，避障策略不够高效，计算量大，难以满足实时性要求。特别是，直接使用原始点云数据进行优化会导致计算负担过重。

核心思路：论文的核心思路是将局部障碍物避障约束集成到分布式非线性模型预测控制（NMPC）框架中。每个机器人仅依赖自身传感器获取的局部信息进行决策，从而实现去中心化控制。通过点云处理技术，减少计算量，保证实时性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 局部环境感知：每个机器人通过传感器获取周围环境的点云数据。2) 点云预处理：对点云数据进行定向滤波和下采样，减少数据量。3) 分布式NMPC：每个机器人基于自身的局部信息和集群行为目标，通过NMPC求解最优控制序列。4) 运动控制：执行NMPC计算出的控制指令，驱动机器人运动。

关键创新：论文的关键创新在于将点云处理技术与分布式NMPC相结合，实现未知环境下的实时避障。通过定向滤波和下采样，显著减少了点云数据量，降低了计算复杂度。此外，采用分布式控制架构，提高了系统的鲁棒性和可扩展性。

关键设计：点云处理方面，定向滤波根据机器人的运动方向，过滤掉不相关的点云数据。下采样采用体素网格滤波等方法，减少点云密度。NMPC方面，需要设计合适的代价函数，包括集群行为目标（如保持队形、避免碰撞）和避障约束。避障约束通常采用不等式约束的形式，保证机器人与障碍物之间的安全距离。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过Gazebo仿真，验证了该算法在复杂3D环境中的有效性。实验结果表明，该算法能够使机器人集群在未知环境中安全有效地避开障碍物，并保持预定的集群行为。硬件在环仿真表明，该算法在嵌入式平台上具有良好的实时性，为实际应用奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机集群巡检、自动驾驶车队、仓储机器人集群等领域。通过实现自主避障和协同导航，可以提高工作效率，降低安全风险。未来，该技术有望在更复杂的环境中得到应用，例如灾难救援、环境监测等。

📄 摘要（原文）

This work extends our prior work on the distributed nonlinear model predictive control (NMPC) for navigating a robot fleet following a certain flocking behavior in unknown obstructed environments with a more realistic local obstacle avoidance strategy. More specifically, we integrate the local obstacle avoidance constraint using point clouds into the NMPC framework. Here, each agent relies on data from its local sensor to perceive and respond to nearby obstacles. A point cloud processing technique is presented for both two-dimensional and three-dimensional point clouds to minimize the computational burden during the optimization. The process consists of directional filtering and down-sampling that significantly reduce the number of data points. The algorithm's performance is validated through realistic 3D simulations in Gazebo, and its practical feasibility is further explored via hardware-in-the-loop (HIL) simulations on embedded platforms.