STL-Based Motion Planning and Uncertainty-Aware Risk Analysis for Human-Robot Collaboration with a Multi-Rotor Aerial Vehicle

📄 arXiv: 2509.10692v1 📥 PDF

作者: Giuseppe Silano, Amr Afifi, Martin Saska, Antonio Franchi

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-12

备注: 39 pages, 13 figures

💡 一句话要点

提出基于STL的多旋翼人机协作运动规划与不确定性风险分析方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机协作 多旋翼飞行器 运动规划 信号时序逻辑 不确定性分析 风险评估 事件触发

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂人机协作场景中，难以同时保证安全性、效率和人类舒适度，尤其是在存在不确定性的情况下。
  2. 论文提出基于信号时序逻辑（STL）的运动规划方法，将安全、时序和人类偏好等约束显式编码到优化目标中。
  3. 通过MATLAB和Gazebo仿真验证，结果表明该方法能够有效实现安全、高效和弹性的人机协作，适用于电力线维护等场景。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的运动规划和风险分析方法，旨在增强使用多旋翼飞行器（MRAV）的人机协作。该方法利用信号时序逻辑（STL）编码关键任务目标，如安全性、时序和人类偏好，并特别关注人体工程学和舒适性。优化框架生成动态可行的轨迹，同时考虑MRAV的物理约束。针对问题的非线性与非凸特性，采用平滑近似和梯度技术处理计算复杂性。此外，纳入不确定性风险分析，评估任务规范的潜在偏差，从而深入了解不确定条件下任务成功的可能性。进一步实施事件触发的重规划策略，以应对突发事件和外部干扰。通过MATLAB和Gazebo仿真验证了该方法，仿真场景为模拟电力线维护环境中的物体交接任务。结果表明，该方法在实现安全、高效和弹性的人机协作方面是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多旋翼飞行器（MRAV）在人机协作场景中的运动规划问题，尤其是在存在不确定性和需要考虑人类舒适度的情况下。现有方法通常难以同时满足安全性、效率和人类偏好，并且缺乏对不确定性的有效处理。电力线维护等实际应用场景对这些方面提出了更高的要求。

核心思路：论文的核心思路是利用信号时序逻辑（STL）将任务目标和约束（如安全性、时序、人类偏好）显式地编码到运动规划问题中。通过优化满足STL约束的轨迹，可以确保MRAV在执行任务时满足预定义的规范。同时，引入不确定性风险分析，评估潜在的偏差，并采用事件触发的重规划策略来应对突发事件。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) STL任务规范：使用STL语言描述任务目标和约束。2) 运动规划器：基于优化方法生成满足STL约束的动态可行轨迹，考虑MRAV的物理约束。3) 不确定性风险分析：评估由于不确定性导致的轨迹偏差和任务失败的风险。4) 事件触发重规划：当检测到显著偏差或突发事件时，触发重新规划过程。整个流程通过迭代优化和实时反馈来实现安全、高效的人机协作。

关键创新：论文的关键创新在于将STL与不确定性风险分析相结合，用于多旋翼飞行器的人机协作运动规划。STL能够灵活地表达复杂的任务规范，而不确定性风险分析则能够评估潜在的风险并指导重规划过程。这种结合使得MRAV能够在不确定环境中安全、高效地完成任务，并同时考虑人类的舒适度。

关键设计：在运动规划器中，采用了平滑近似和梯度下降等优化技术，以处理非线性、非凸的优化问题。不确定性风险分析可能涉及蒙特卡洛模拟或概率模型，以评估轨迹偏差的概率分布。事件触发重规划策略需要设定合适的阈值，以平衡响应速度和计算成本。STL公式的设计需要仔细考虑任务的优先级和约束的严格程度。

📊 实验亮点

通过MATLAB和Gazebo仿真，验证了该方法在模拟电力线维护场景中的有效性。实验结果表明，该方法能够生成满足STL约束的动态可行轨迹，并有效地应对不确定性和突发事件。尽管论文中没有给出具体的性能数据对比，但仿真结果直观地展示了该方法在实现安全、高效和弹性的人机协作方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种人机协作场景，例如电力线维护、桥梁检测、灾害救援等。通过确保MRAV的安全、高效运行，并充分考虑人类操作员的舒适度，可以显著提高工作效率和安全性。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人系统和更广泛的应用领域，例如智能制造和物流。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel approach to motion planning and risk analysis for enhancing human-robot collaboration using a Multi-Rotor Aerial Vehicle (MRAV). The proposed method uses Signal Temporal Logic (STL) to encode key mission objectives, such as safety, timing, and human preferences, with a strong focus on ergonomics and comfort. An optimization framework generates dynamically feasible trajectories while considering the MRAV's physical constraints. Given the nonlinear and non-convex nature of the problem, smooth approximations and gradient-based techniques assist in handling the problem's computational complexity. Additionally, an uncertainty-aware risk analysis is incorporated to assess potential deviations from the mission specifications, providing insights into the likelihood of mission success under uncertain conditions. Further, an event-triggered replanning strategy is implemented to respond to unforeseen events and external disturbances. The approach is validated through MATLAB and Gazebo simulations, using an object handover task in a mock-up environment inspired by power line maintenance scenarios. The results highlight the method's effectiveness in achieving safe, efficient, and resilient human-robot collaboration.