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 风险分析 不确定性 事件触发 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 现有的人机协作运动规划方法难以同时兼顾安全性、人类舒适度和任务时序性等多重约束。
  2. 该方法利用STL对任务目标进行编码，并通过优化框架生成满足MRAV物理约束的动态可行轨迹。
  3. 通过仿真验证，该方法在电力线维护场景中实现了安全、高效和弹性的人机协作。

📝 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)进行人机协作的效果。该方法利用信号时序逻辑(STL)对关键任务目标进行编码，例如安全性、时序和人类偏好，并特别关注人体工程学和舒适性。优化框架在考虑MRAV物理约束的同时，生成动态可行的轨迹。针对问题的非线性与非凸特性，采用平滑近似和梯度技术来处理计算复杂性。此外，还加入了不确定性感知的风险分析，以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。同时，实施了一种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，仿真场景为一个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)在人机协作场景下的安全、高效运动规划问题。现有方法通常难以同时满足安全性、任务时序性、人类舒适度等多重约束，并且缺乏对不确定性的有效处理，容易导致任务失败或安全事故。

核心思路：论文的核心思路是利用信号时序逻辑(STL)对任务目标进行形式化描述，将其转化为优化问题的约束条件。通过优化求解器，生成满足约束的动态可行轨迹。同时，引入不确定性感知的风险分析，评估任务执行过程中潜在的偏差，并采用事件触发的重规划策略应对突发事件。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于STL的任务规范编码模块，将安全性、时序性、人类偏好等任务目标转化为STL公式；2) 轨迹优化模块，利用优化算法生成满足MRAV动力学约束和STL约束的轨迹；3) 不确定性感知的风险分析模块，评估轨迹执行过程中由于不确定性因素导致的风险；4) 事件触发的重规划模块，根据外部事件和风险评估结果，触发轨迹重规划。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将STL与运动规划相结合，能够对复杂的人机协作任务进行形式化描述和验证。同时，引入不确定性感知的风险分析，提高了系统的鲁棒性和安全性。事件触发的重规划策略能够有效应对突发事件，保证任务的顺利完成。

关键设计：在轨迹优化模块中，采用了平滑近似和梯度下降等技术来处理非线性非凸优化问题。风险分析模块采用了基于蒙特卡洛模拟的方法来评估不确定性对任务执行的影响。事件触发的重规划策略则根据风险评估结果和外部事件的严重程度，动态调整重规划的频率和范围。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过MATLAB和Gazebo仿真验证，该方法在模拟电力线维护场景中实现了安全、高效和弹性的人机协作。仿真结果表明，该方法能够有效避免碰撞，满足任务时序要求，并对外部干扰具有一定的鲁棒性。具体性能数据（如任务完成时间、碰撞概率等）未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电力巡检、桥梁检测、灾后救援等多种人机协作场景。通过提高多旋翼飞行器在复杂环境中的自主性和安全性，可以降低人工成本，提高工作效率，并减少人员伤亡风险。未来，该方法有望推广到其他类型的机器人平台，实现更广泛的人机协作应用。

📄 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.