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

📄 arXiv: 2509.10692 📥 PDF

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

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-28

💡 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 运动规划 信号时序逻辑 多旋翼飞行器 风险分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在人机协作中难以兼顾安全性、任务规范和人类舒适度，尤其是在多旋翼飞行器应用中。
  2. 论文提出基于信号时序逻辑(STL)的运动规划方法，将任务目标、安全约束和人类偏好编码为优化目标。
  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，并能应对不确定性。

📝 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、时间约束和人类偏好，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。进一步地，实施了一种事件触发的重规划策略，以应对不可预见的事件和外部干扰。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运动规划问题。现有方法通常难以同时满足安全性、任务规范（如时间约束）以及人类舒适度等多重目标，尤其是在存在不确定性和外部干扰的情况下，难以保证任务的鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是将人机协作的任务目标、安全约束和人类偏好通过信号时序逻辑(STL)进行形式化描述，并将其转化为一个优化问题。通过求解该优化问题，可以生成满足任务规范、安全约束并兼顾人类舒适度的MRAV运动轨迹。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来应对突发事件和外部干扰。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于STL的任务规范建模：使用STL语言对任务目标、安全约束和人类偏好进行形式化描述。2) 运动轨迹优化：构建一个优化问题，以最小化成本函数（例如轨迹长度、能量消耗），同时满足STL约束和MRAV的动力学约束。3) 不确定性感知的风险分析：评估由于MRAV状态估计误差、环境干扰等因素导致的任务失败风险。4) 事件触发的重规划：当检测到任务执行过程中出现偏差或发生突发事件时，触发重规划过程，生成新的运动轨迹。

关键创新：论文的关键创新在于将STL与运动规划相结合，实现对复杂人机协作任务规范的有效建模和优化。此外，引入了不确定性感知的风险分析和事件触发的重规划策略，提高了系统的鲁棒性和适应性。与传统方法相比，该方法能够更好地处理人机协作中的多重目标和不确定性。

关键设计：在运动轨迹优化中，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。STL公式被转化为混合整数线性规划(MILP)约束，以便于求解。风险分析模块使用蒙特卡洛模拟来评估任务失败的概率。事件触发的重规划策略基于预定义的阈值，当MRAV的状态偏差超过阈值时，触发重规划。

📊 实验亮点

通过MATLAB和Gazebo仿真验证了该方法的有效性。在模拟电力线维护场景中，该方法能够生成满足任务规范、安全约束并兼顾人类舒适度的MRAV运动轨迹。实验结果表明，该方法能够有效地降低任务失败的风险，并提高人机协作的效率。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知）。

🎯 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。通过该方法，可以提高人机协作的效率和安全性，降低操作人员的风险，并提升任务的成功率。未来，该方法还可以扩展到其他类型的机器人平台，例如地面机器人和水下机器人，从而实现更广泛的应用。

📄 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.