One Ring to Rule Them All: Constrained Distributional Control for Massive-Scale Heterogeneous Robotic Ensemble Systems
作者: Andres Arias, Wei Zhang, Haoyu Qian, Jr-Shin Li, Chuangchuang Sun
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-04
备注: 9 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出约束分布控制框架，解决大规模异构机器人集群在复杂约束下的控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 集群控制 分布式控制 机器人 矩核变换 约束优化
📋 核心要点
- 现有集群控制方法难以处理大规模异构机器人系统在复杂约束下的安全控制问题。
- 论文提出一种基于矩核变换的约束分布控制框架，将状态空间约束转化为矩空间约束。
- 通过仿真和硬件实验验证了该方法在约束环境中控制机器人集群的有效性和安全性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种约束集群控制框架，用于控制在状态和环境约束下运行的参数化异构机器人系统，例如避障。我们开发了一种矩核变换，将参数化的集群动力学映射到核空间中的矩系统，从而能够表征群体层面的行为。状态空间约束（如待访问的多面体航路点和待避开的障碍物）也被转换到矩空间，从而形成一个用于安全、大规模集群控制的统一公式。利用富有表现力的信号时序逻辑规范来编码复杂的访问-避免任务，这些任务通过从我们的约束集群控制公式中合成的单个共享控制器来实现。仿真和硬件实验证明了所提出的方法在约束环境中安全有效地控制机器人集群的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大规模异构机器人集群在复杂约束环境下的安全控制问题。现有方法通常难以处理异构性、大规模和复杂约束（如避障、访问特定区域）带来的挑战，计算复杂度高，难以保证安全性。
核心思路：论文的核心思路是将机器人集群的动力学和约束条件映射到矩空间，利用矩核变换将参数化的集群动力学转化为矩系统，从而在群体层面进行控制。通过在矩空间中施加约束，可以保证集群整体的安全性和任务完成。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 机器人集群动力学建模：对异构机器人系统进行参数化建模。2) 矩核变换：将机器人集群的动力学映射到矩空间。3) 约束转换：将状态空间约束（如避障、访问航路点）转换为矩空间约束。4) 控制器设计：在矩空间中设计共享控制器，以满足约束条件和任务目标。5) 信号时序逻辑（STL）规范：使用STL编码复杂的访问-避免任务。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用矩核变换将高维、复杂的机器人集群控制问题转化为低维、易于处理的矩空间控制问题。通过在矩空间中施加约束，可以有效地保证集群的安全性，并利用共享控制器实现复杂的任务目标。与传统方法相比，该方法能够更好地处理异构性和大规模问题。
关键设计：关键设计包括：1) 矩核函数的选择：选择合适的核函数以保证矩空间能够准确地表征机器人集群的动力学。2) 约束转换方法：设计有效的约束转换方法，将状态空间约束准确地映射到矩空间。3) 控制器设计方法：设计鲁棒的控制器，以保证在存在不确定性和扰动的情况下，集群仍然能够安全地完成任务。4) 信号时序逻辑规范的设计：设计合理的STL规范，以准确地描述复杂的任务目标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真和硬件实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够安全有效地控制大规模异构机器人集群在复杂约束环境中完成任务。例如，在避障实验中，机器人集群能够成功避开障碍物，并按照预定轨迹运动。在访问航路点实验中，机器人集群能够依次访问所有航路点，并保持集群的整体安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大规模机器人协同作业、智能交通系统、环境监测与治理等领域。例如，在智能交通系统中，可以利用该方法控制无人驾驶车辆集群，实现交通流量优化和安全行驶。在环境监测与治理中，可以控制无人机集群进行大范围的环境数据采集和污染治理。
📄 摘要（原文）
Ensemble control aims to steer a population of dynamical systems using a shared control input. This paper introduces a constrained ensemble control framework for parameterized, heterogeneous robotic systems operating under state and environmental constraints, such as obstacle avoidance. We develop a moment kernel transform that maps the parameterized ensemble dynamics to the moment system in a kernel space, enabling the characterization of population-level behavior. The state-space constraints, such as polyhedral waypoints to be visited and obstacles to be avoided, are also transformed into the moment space, leading to a unified formulation for safe, large-scale ensemble control. Expressive signal temporal logic specifications are employed to encode complex visit-avoid tasks, which are achieved through a single shared controller synthesized from our constrained ensemble control formulation. Simulation and hardware experiments demonstrate the effectiveness of the proposed approach in safely and efficiently controlling robotic ensembles within constrained environments.