Homotopy-aware Multi-agent Navigation via Distributed Model Predictive Control
作者: Haoze Dong, Meng Guo, Chengyi He, Zhongkui Li
分类: cs.RO, cs.MA, eess.SY
发布日期: 2025-07-26
💡 一句话要点
提出一种基于分布式模型预测控制的同伦感知多智能体导航方法，解决拥堵环境下的死锁问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多智能体导航 同伦感知 模型预测控制 轨迹规划 死锁避免 分布式控制 路径规划
📋 核心要点
- 多智能体轨迹规划在复杂环境中易出现死锁，尤其是在狭窄通道中，影响整体效率和成功率。
- 该方法提出同伦感知的全局路径规划，结合时间属性选择参考路径，提升智能体间的全局协同。
- 实验结果表明，该方法能显著降低死锁概率，在密集场景中将成功率从4%-13%提升至90%以上。
📝 摘要（中文）
多智能体轨迹规划需要在保证安全性和效率的同时，解决死锁这一重大挑战，尤其是在障碍物密集的复杂环境中。当多个智能体试图同时通过同一狭长通道时，死锁现象尤为常见。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的分布式轨迹规划框架，弥合了全局路径规划和局部轨迹协作之间的差距。在全局层面，提出了一种同伦感知的最优路径规划算法，充分利用了环境的拓扑结构。通过考虑空间和时间属性，从不同的同伦类中选择参考路径，从而改善智能体之间的全局协调。在局部层面，使用基于模型预测控制的轨迹优化方法来生成动态可行且无碰撞的轨迹。此外，在线重规划策略确保了其对动态环境的适应性。仿真和实验验证了该方法在缓解死锁方面的有效性。消融研究表明，通过将时间感知的同伦属性纳入底层全局路径，我们的方法可以显著减少死锁，并将随机生成的密集场景中的平均成功率从4%-13%提高到90%以上。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多智能体在复杂、拥堵环境中导航时容易出现的死锁问题。现有方法在处理此类问题时，往往缺乏对环境拓扑结构的充分利用，导致智能体在狭窄通道等区域相互阻塞，降低了整体导航效率和成功率。
核心思路：论文的核心思路是结合全局路径规划和局部轨迹优化，通过同伦感知的全局路径规划引导智能体选择更优的拓扑路径，从而避免拥堵和死锁。同时，利用模型预测控制进行局部轨迹优化，保证轨迹的动态可行性和安全性。这种全局引导和局部优化的结合，能够有效提升多智能体系统的整体性能。
技术框架：该框架包含两个主要模块：全局路径规划和局部轨迹优化。全局路径规划模块采用同伦感知的最优路径规划算法，根据环境的拓扑结构生成多个候选路径，并根据空间和时间属性选择最优路径作为参考。局部轨迹优化模块则使用基于模型预测控制的方法，以全局路径为引导，生成动态可行且无碰撞的轨迹。此外，还包含一个在线重规划模块，用于应对动态环境变化。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了同伦感知的全局路径规划算法。该算法能够充分利用环境的拓扑结构，识别不同的同伦类路径，并根据空间和时间属性选择最优路径。与传统方法相比，该算法能够更好地引导智能体选择更优的拓扑路径，从而避免拥堵和死锁。
关键设计：在全局路径规划中，需要定义合适的同伦类判别方法和路径选择策略，例如，可以采用基于几何或拓扑特征的同伦类判别方法，并结合路径长度、时间代价等因素进行路径选择。在局部轨迹优化中，需要设计合适的代价函数，以平衡轨迹的平滑性、安全性、和与全局路径的偏差。模型预测控制的预测步长和控制频率也需要根据具体应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在缓解死锁方面表现出色，在随机生成的密集场景中，平均成功率从4%-13%提高到90%以上。消融实验验证了时间感知的同伦属性在全局路径规划中的重要作用。该方法在仿真和实际机器人实验中均取得了良好的效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于仓储物流、自动驾驶、机器人编队等领域。在仓储物流中，可用于优化AGV的路径规划，提高仓库的运作效率。在自动驾驶领域，可用于解决车辆在复杂交通环境中的路径规划问题，提高交通安全性。在机器人编队领域，可用于实现多个机器人的协同作业，完成复杂的任务。
📄 摘要（原文）
Multi-agent trajectory planning requires ensuring both safety and efficiency, yet deadlocks remain a significant challenge, especially in obstacle-dense environments. Such deadlocks frequently occur when multiple agents attempt to traverse the same long and narrow corridor simultaneously. To address this, we propose a novel distributed trajectory planning framework that bridges the gap between global path and local trajectory cooperation. At the global level, a homotopy-aware optimal path planning algorithm is proposed, which fully leverages the topological structure of the environment. A reference path is chosen from distinct homotopy classes by considering both its spatial and temporal properties, leading to improved coordination among agents globally. At the local level, a model predictive control-based trajectory optimization method is used to generate dynamically feasible and collision-free trajectories. Additionally, an online replanning strategy ensures its adaptability to dynamic environments. Simulations and experiments validate the effectiveness of our approach in mitigating deadlocks. Ablation studies demonstrate that by incorporating time-aware homotopic properties into the underlying global paths, our method can significantly reduce deadlocks and improve the average success rate from 4%-13% to over 90% in randomly generated dense scenarios.