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
提出双阶段安全驱赶框架，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: 机器人驱赶 多智能体系统 可达-规避博弈 局部运动规划 动态环境 对抗智能体 安全导航
📋 核心要点
- 现有固定编队驱赶方法在复杂动态环境中，面对行为未知的对抗智能体时，存在失效或高风险问题。
- 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，利用虚拟边界和事件触发机制实现安全驱赶。
- 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至指定区域。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种扩展的驱赶问题解决方案，旨在解决复杂动态环境中防御机器人安全引导对抗智能体的问题。传统基于固定编队的驱赶方法在城市和障碍物丰富的环境中往往无效或具有风险，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，该框架结合了虚拟遏制边界和事件触发的追逐机制，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，同时避免碰撞。
🔬 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的安全区域的问题。现有方法，特别是基于固定编队的驱赶策略，在复杂、动态和存在对抗性智能体的环境中表现不佳，容易发生碰撞或无法有效完成引导任务。
核心思路：论文的核心思路是采用分层控制策略，将问题分解为全局引导和局部避障两个层次。全局层面，利用可达-规避博弈论确定引导策略，确保对抗智能体最终进入安全区域；局部层面，通过局部运动规划实现实时的避障和路径调整，保证机器人的安全。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：第一阶段是全局规划阶段，利用可达-规避博弈论构建虚拟遏制边界，引导对抗智能体朝向目标区域移动。第二阶段是局部运动规划阶段，采用事件触发的追逐机制，根据对抗智能体的行为动态调整追逐策略，同时进行实时的避障规划，确保机器人安全。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个双阶段的分层混合框架，将全局博弈论引导和局部运动规划相结合，实现了对具有未知策略的对抗智能体的安全驱赶。此外，引入了虚拟遏制边界和事件触发机制，提高了系统的鲁棒性和适应性。
关键设计：虚拟遏制边界的设计基于可达集理论，确保对抗智能体在边界内无法逃脱。事件触发机制根据对抗智能体的位置和速度变化，动态调整追逐策略，避免不必要的能量消耗。局部运动规划采用动态窗口法（DWA）或类似算法，实现实时的避障和路径优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，所提出的双阶段安全驱赶框架能够有效地引导对抗智能体到达指定区域，同时保证机器人的安全。与传统的固定编队驱赶方法相比，该方法在动态环境和面对未知策略的对抗智能体时表现出更好的鲁棒性和适应性。具体的性能数据（例如成功引导率、碰撞率、引导时间等）未在摘要中明确给出，但强调了其安全性和效率。
🎯 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，可以利用该方法引导入侵者离开敏感区域；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，可以引导野生动物远离人类居住区，减少冲突。
📄 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.