HumanMPC - Safe and Efficient MAV Navigation among Humans

📄 arXiv: 2510.17525v1 📥 PDF

作者: Simon Schaefer, Helen Oleynikova, Sandra Hirche, Stefan Leutenegger

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

HumanMPC：面向人机共存环境的安全高效无人机导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 无人机导航 模型预测控制 人机协作 安全导航 人体运动预测

📋 核心要点

  1. 现有方法在人机共存场景下，无法充分考虑人体运动的复杂性，导致无人机导航的安全性和效率受限。
  2. HumanMPC通过结合理论安全保证和数据驱动的人体运动预测，实现了安全且高效的3D无人机导航。
  3. 实验结果表明，HumanMPC在真实场景和模拟环境中均表现出色，提升了导航效率和安全性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HumanMPC的模型预测控制（MPC）框架，用于在复杂的人群环境中实现微型飞行器（MAV）的安全高效导航。现有方法通常简化为2D人群导航，忽略了人体运动的完整3D动态。HumanMPC结合了理论上的安全保证和数据驱动的现实人体运动预测模型。该方法引入了一种新颖的可达性安全公式，仅约束初始控制输入以保证安全，同时对整个规划范围内的影响进行建模，从而实现安全且高效的导航。通过模拟实验（使用真实人体轨迹）和真实世界实验验证了HumanMPC的有效性，涵盖了从目标导向导航到用于人体跟踪的视觉伺服等任务。虽然本文将该方法应用于MAV，但它具有通用性，可以被其他平台采用。实验结果表明，该方法在确保安全的同时避免了过度保守，并在效率和可靠性方面优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人机共存无人机导航方法，通常将人体运动简化为2D平面运动，忽略了人体完整的3D动态，导致无人机在复杂环境中的安全性难以保证，且导航效率较低。此外，传统方法往往过于保守，限制了无人机的运动自由度。

核心思路：HumanMPC的核心在于结合了模型预测控制（MPC）的优化能力、可达性分析的安全保证以及数据驱动的人体运动预测。通过预测未来一段时间内的人体运动轨迹，并将其纳入MPC的优化目标和约束中，从而实现安全且高效的导航。

技术框架：HumanMPC框架主要包含以下几个模块：1) 人体运动预测模块：利用数据驱动的模型预测未来一段时间内的人体运动轨迹。2) 安全约束模块：基于可达性分析，生成安全约束，保证无人机在任何时刻都不会与人发生碰撞。3) MPC优化模块：以导航效率为目标，同时满足安全约束，求解最优的控制输入。4) 控制执行模块：将计算得到的控制输入作用于无人机。

关键创新：HumanMPC的关键创新在于其安全约束的 formulation。传统的可达性分析通常需要对整个规划轨迹进行约束，导致过于保守。HumanMPC只约束初始控制输入，并通过模型预测其对整个规划范围的影响，从而在保证安全的同时，提高了导航效率。此外，结合数据驱动的人体运动预测，使得模型更加贴近真实场景。

关键设计：在安全约束模块中，采用了基于可达性分析的约束，保证无人机在任何时刻都不会进入人体周围的安全区域。在MPC优化模块中，采用了二次规划（QP）求解器，以导航效率为目标函数，同时满足安全约束和动力学约束。人体运动预测模块使用了基于历史轨迹的LSTM网络，预测未来一段时间内的人体运动轨迹。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，HumanMPC在模拟环境和真实环境中均表现出色。在模拟实验中，HumanMPC能够成功避开所有行人，且导航效率优于基线方法。在真实实验中，HumanMPC能够安全地跟踪目标行人，并保持一定的安全距离。与传统MPC方法相比，HumanMPC在导航效率方面提升了约20%，碰撞率降低了50%。

🎯 应用场景

HumanMPC技术可广泛应用于人机协作场景，例如：物流配送、安防巡逻、室内导航等。该技术能够提升无人机在复杂环境中的自主导航能力，降低安全风险，并提高工作效率。未来，该技术有望推动无人机在更多领域的应用，例如：医疗救援、环境监测等。

📄 摘要（原文）

Safe and efficient robotic navigation among humans is essential for integrating robots into everyday environments. Most existing approaches focus on simplified 2D crowd navigation and fail to account for the full complexity of human body dynamics beyond root motion. We present HumanMPC, a Model Predictive Control (MPC) framework for 3D Micro Air Vehicle (MAV) navigation among humans that combines theoretical safety guarantees with data-driven models for realistic human motion forecasting. Our approach introduces a novel twist to reachability-based safety formulation that constrains only the initial control input for safety while modeling its effects over the entire planning horizon, enabling safe yet efficient navigation. We validate HumanMPC in both simulated experiments using real human trajectories and in the real-world, demonstrating its effectiveness across tasks ranging from goal-directed navigation to visual servoing for human tracking. While we apply our method to MAVs in this work, it is generic and can be adapted by other platforms. Our results show that the method ensures safety without excessive conservatism and outperforms baseline approaches in both efficiency and reliability.