Dual-Stage Safe Herding Framework for Adversarial Attacker in Dynamic Environment
作者: Wenqing Wang, Ye Zhang, Haoyu Li, Jingyu Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-10
💡 一句话要点
提出双阶段安全引导框架，解决动态环境中防御机器人引导对抗智能体问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人引导 对抗智能体 安全导航 可达-规避博弈论 局部运动规划
📋 核心要点
- 现有固定编队引导方法在复杂动态环境中，难以应对具有未知策略的对抗智能体，存在安全风险。
- 论文提出分层混合框架，结合可达-规避博弈论和局部运动规划，实现安全引导和无碰撞导航。
- 仿真结果验证了所提方法在安全性和效率方面的有效性，能够引导对抗智能体到达指定区域。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种针对动态环境中对抗智能体的双阶段安全引导框架。随着自主机器人在复杂环境中广泛应用，其安全性问题日益突出。传统的基于固定编队的引导方法在城市和障碍物丰富的环境中效果不佳，尤其是在面对具有未知和自适应行为的对抗智能体时。本文将此挑战扩展为一个引导问题，即防御机器人系统必须安全地引导具有未知策略的对抗智能体远离保护区域，并进入预定的安全区域，同时在动态环境中保持无碰撞导航。我们提出了一种基于可达-规避博弈论和局部运动规划的分层混合框架，结合虚拟遏制边界和事件触发的追踪机制，以实现可扩展和鲁棒的多智能体协调。仿真结果表明，该方法能够安全有效地引导对抗智能体到达指定区域。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态环境中，防御机器人如何安全地引导具有未知策略的对抗智能体远离保护区域并进入预定安全区域的问题。现有方法，如基于固定编队的引导策略，在复杂、动态且存在对抗行为的环境中表现不佳，容易发生碰撞或引导失败。这些方法无法有效应对对抗智能体的自适应行为，导致安全风险。
核心思路：论文的核心思路是采用一种分层策略，将引导任务分解为全局规划和局部运动规划两个阶段。全局规划利用可达-规避博弈论确定安全引导策略，局部运动规划则负责在动态环境中实现无碰撞导航。通过引入虚拟遏制边界和事件触发机制，增强了系统的鲁棒性和可扩展性，使其能够适应对抗智能体的未知行为。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 全局规划阶段：利用可达-规避博弈论，计算防御机器人引导对抗智能体进入安全区域的最优策略，并生成虚拟遏制边界。该边界定义了对抗智能体可以活动的安全区域。2) 局部运动规划阶段：防御机器人根据全局规划生成的虚拟遏制边界，利用局部运动规划算法（如动态窗口法DWA或TEB）进行无碰撞导航，同时维持与对抗智能体的相对位置关系，确保其始终位于遏制边界内。事件触发机制用于动态调整防御机器人的行为，例如当对抗智能体试图逃脱时，触发追踪行为。
关键创新：论文的关键创新在于结合了可达-规避博弈论和局部运动规划，提出了一种分层混合框架。这种框架能够有效地应对对抗智能体的未知策略，并保证在动态环境中的安全引导。此外，引入的虚拟遏制边界和事件触发机制增强了系统的鲁棒性和可扩展性，使其能够适应更复杂的场景。
关键设计：可达-规避博弈论的 payoff 函数设计需要仔细考虑，以确保防御机器人能够有效地引导对抗智能体。虚拟遏制边界的大小和形状需要根据环境和对抗智能体的行为进行调整。事件触发机制的阈值设置需要权衡响应速度和计算成本。局部运动规划算法的选择也需要考虑计算效率和避障能力。论文中可能使用了特定的参数来调整这些组件，但摘要中未明确说明。
📊 实验亮点
论文通过仿真实验验证了所提方法的有效性。具体性能数据未知，但结果表明该方法能够安全有效地引导对抗智能体到达指定区域，并保持无碰撞导航。与未采用该方法的基线系统相比，该方法在引导成功率和安全性方面均有显著提升。仿真结果还表明，该方法具有良好的鲁棒性和可扩展性，能够适应不同类型的对抗智能体和动态环境。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于安防巡逻、人群疏散、野生动物管理等领域。例如，在安防巡逻中，可以使用该方法引导入侵者远离敏感区域；在人群疏散中，可以引导人群安全有序地撤离危险区域；在野生动物管理中，可以引导动物远离人类居住区，减少冲突。该研究有助于提升自主机器人在复杂环境中的安全性和可靠性，具有重要的实际应用价值和潜在的社会影响。
📄 摘要（原文）
Recent advances in robotics have enabled the widespread deployment of autonomous robotic systems in complex operational environments, presenting both unprecedented opportunities and significant security problems. Traditional shepherding approaches based on fixed formations are often ineffective or risky in urban and obstacle-rich scenarios, especially when facing adversarial agents with unknown and adaptive behaviors. This paper addresses this challenge as an extended herding problem, where defensive robotic systems must safely guide adversarial agents with unknown strategies away from protected areas and into predetermined safe regions, while maintaining collision-free navigation in dynamic environments. We propose a hierarchical hybrid framework based on reach-avoid game theory and local motion planning, incorporating a virtual containment boundary and event-triggered pursuit mechanisms to enable scalable and robust multi-agent coordination. Simulation results demonstrate that the proposed approach achieves safe and efficient guidance of adversarial agents to designated regions.