Forecast-Driven MPC for Decentralized Multi-Robot Collision Avoidance

📄 arXiv: 2508.08264v1 📥 PDF

作者: Hadush Hailu, Bruk Gebregziabher, Prudhvi Raj

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-25

备注: 8 pages, 4 figures and 1 table

💡 一句话要点

提出基于预测驱动MPC的eIFP-MPC算法，解决去中心化多机器人避障中的对称配置死锁问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人避障 去中心化控制 模型预测控制 几何规划 碰撞避免 路径规划 动态环境

📋 核心要点

  1. 传统迭代预测规划器(IFP)在去中心化多机器人路径规划中存在对称配置下的死锁问题。
  2. eIFP-MPC通过优化威胁优先级、稳定路径生成和引入模型预测控制来增强IFP的鲁棒性和动态可行性。
  3. 实验表明，eIFP-MPC能有效减少振荡，保证无碰撞运动，并提升轨迹效率，尤其是在高密度场景下。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种优化的迭代预测规划器（eIFP-MPC），用于改进密集动态环境中多机器人路径规划的鲁棒性和路径一致性。该方法是针对迭代预测规划器（IFP）的改进，IFP虽然计算量小、可扩展且具有反应性，但在对称配置中容易出现碰撞和死锁。eIFP-MPC通过时间碰撞启发式方法优化威胁优先级，通过基于代价的途径点选择稳定路径生成，并通过将模型预测控制（MPC）集成到规划过程中来确保动态可行性。这些增强功能与IFP紧密结合，在保持其效率的同时提高了适应性和稳定性。在对称和高密度场景中的大量仿真表明，eIFP-MPC显著减少了振荡，确保了无碰撞运动，并提高了轨迹效率。结果表明，可以通过优化来加强几何规划器，从而在复杂的多智能体环境中实现大规模的鲁棒性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决去中心化、无通信的多机器人系统中，尤其是在对称配置和高密度环境下，由于机器人之间的相互作用导致的碰撞和死锁问题。现有的迭代预测规划器（IFP）虽然计算效率高，但在这些复杂场景下表现不佳，容易产生振荡和不稳定的轨迹。

核心思路：论文的核心思路是通过优化IFP的各个环节，使其在保持原有计算效率的同时，能够更好地处理复杂环境下的多机器人避障问题。具体来说，通过更精确的威胁评估、更稳定的路径生成和动态可行性约束，来提高整体的鲁棒性和轨迹质量。

技术框架：eIFP-MPC的整体框架是在IFP的基础上进行改进。主要包含以下几个模块：1) 威胁优先级评估：使用时间碰撞启发式方法来更准确地评估机器人之间的威胁程度。2) 路径生成：通过基于代价的途径点选择来稳定路径生成过程，避免振荡。3) 模型预测控制（MPC）：将MPC集成到规划过程中，确保生成的轨迹在动力学上是可行的。这些模块紧密结合，共同作用于IFP的规划过程。

关键创新：最重要的技术创新点是将模型预测控制（MPC）集成到几何规划器IFP中。这使得生成的轨迹不仅在几何上可行，而且在动力学上也是可行的，从而提高了机器人在实际环境中的执行能力。此外，优化的威胁优先级评估和路径生成方法也显著提升了算法的鲁棒性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 时间碰撞启发式方法：用于更准确地评估机器人之间的碰撞风险。2) 基于代价的途径点选择：通过引入代价函数来选择更优的途径点，从而稳定路径生成过程。3) MPC的参数设置：包括预测时域、控制时域、代价函数等，这些参数的设置直接影响到MPC的性能和稳定性。具体的参数值和优化方法在论文中可能没有详细给出，属于实现细节，需要进一步研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，eIFP-MPC在对称和高密度场景中显著优于传统的IFP。具体来说，eIFP-MPC能够有效减少轨迹振荡，确保无碰撞运动，并提高轨迹效率。论文中可能包含具体的性能指标，例如碰撞率、轨迹长度、完成时间等，以及与其他基线算法的对比数据，但具体数值未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于仓储物流、自动驾驶、无人机编队等需要多智能体协同作业的领域。通过提高多机器人系统的避障能力和轨迹效率，可以显著提升生产效率和安全性，降低运营成本。未来，该方法有望扩展到更复杂的动态环境和更大规模的多智能体系统。

📄 摘要（原文）

The Iterative Forecast Planner (IFP) is a geometric planning approach that offers lightweight computations, scalable, and reactive solutions for multi-robot path planning in decentralized, communication-free settings. However, it struggles in symmetric configurations, where mirrored interactions often lead to collisions and deadlocks. We introduce eIFP-MPC, an optimized and extended version of IFP that improves robustness and path consistency in dense, dynamic environments. The method refines threat prioritization using a time-to-collision heuristic, stabilizes path generation through cost-based via-point selection, and ensures dynamic feasibility by incorporating model predictive control (MPC) into the planning process. These enhancements are tightly integrated into the IFP to preserve its efficiency while improving its adaptability and stability. Extensive simulations across symmetric and high-density scenarios show that eIFP-MPC significantly reduces oscillations, ensures collision-free motion, and improves trajectory efficiency. The results demonstrate that geometric planners can be strengthened through optimization, enabling robust performance at scale in complex multi-agent environments.