Safe Distributed Learning-Enhanced Predictive Control for Multiple Quadrupedal Robots
作者: Weishu Zhan, Zheng Liang, Hongyu Song, Wei Pan
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2025-03-06
💡 一句话要点
提出基于安全分布式学习增强预测控制的多足机器人编队方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多足机器人 编队控制 分布式学习 模型预测控制 控制李雅普诺夫函数 控制障碍函数 置换不变编码 机器人安全
📋 核心要点
- 多足机器人编队在复杂环境中面临动态障碍、通信约束和足式运动复杂性带来的挑战，现有方法难以保证稳定性和安全性。
- 论文提出一种分布式模型预测控制框架，结合控制李雅普诺夫函数和控制障碍函数，并引入尺度自适应置换不变编码（SAPIE）来增强鲁棒性。
- 通过仿真和真实机器人实验验证，该框架实现了稳定的编队控制、实时可行性和有效的避碰，展现了大规模部署的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于多足机器人编队控制的分布式模型预测控制框架，旨在解决动态环境中保持稳定编队和实现无碰撞导航的挑战。该框架集成了控制李雅普诺夫函数以确保编队稳定性，并采用控制障碍函数进行去中心化的安全约束。为了应对动态变化的团队结构，引入了尺度自适应置换不变编码（SAPIE），实现了对邻近机器人鲁棒的特征编码，同时保持置换不变性。此外，还开发了一种基于低延迟数据分发服务（DDS）的通信协议和一种事件触发的死锁解决机制，以增强实时协调并防止受限空间中的运动停滞。通过在NVIDIA Omniverse Isaac Sim中的高保真仿真和使用定制四足机器人系统XG的真实实验验证了该框架，结果表明其能够实现稳定的编队控制、实时可行性和有效的避碰，验证了其大规模部署的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多足机器人编队在复杂动态环境中保持稳定编队和实现无碰撞导航的问题。现有方法在处理动态障碍、通信约束以及保证编队稳定性和安全性方面存在不足，容易出现碰撞和运动停滞等问题。
核心思路：论文的核心思路是将分布式模型预测控制（DMPC）与安全控制方法相结合，利用控制李雅普诺夫函数（CLF）保证编队稳定性，利用控制障碍函数（CBF）实现去中心化的安全约束。同时，引入尺度自适应置换不变编码（SAPIE）来处理动态变化的团队结构，增强对邻近机器人信息的鲁棒性。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于数据分发服务（DDS）的低延迟通信协议，用于机器人之间的信息共享；2) 尺度自适应置换不变编码（SAPIE）模块，用于提取邻近机器人的特征；3) 分布式模型预测控制（DMPC）模块，基于CLF和CBF进行优化，生成控制指令；4) 事件触发的死锁解决机制，用于防止运动停滞。
关键创新：论文的关键创新在于以下几个方面：1) 将CLF和CBF集成到DMPC框架中，实现了编队稳定性和安全性的保证；2) 提出了尺度自适应置换不变编码（SAPIE），能够有效地处理动态变化的团队结构，并提取鲁棒的邻近机器人特征；3) 设计了基于DDS的低延迟通信协议和事件触发的死锁解决机制，提高了系统的实时性和鲁棒性。
关键设计：SAPIE的设计考虑了尺度自适应性，允许网络根据邻近机器人的距离调整权重。CLF和CBF的选择需要根据具体的机器人动力学模型和编队要求进行设计。DMPC的优化目标函数需要平衡编队误差、控制能量和安全性约束。事件触发机制的阈值需要根据通信延迟和机器人运动速度进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过NVIDIA Omniverse Isaac Sim中的高保真仿真和真实机器人实验验证了该框架的有效性。仿真结果表明，该框架能够实现稳定的编队控制和有效的避碰，即使在存在动态障碍物的情况下也能保持编队。真实机器人实验也验证了该框架的实时可行性和鲁棒性，表明其具有大规模部署的潜力。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，例如：搜救行动中多机器人协同搜索、物流运输中多机器人协同搬运、农业生产中多机器人协同作业等。通过实现安全可靠的多机器人编队控制，可以提高工作效率、降低风险，并拓展机器人的应用范围。未来，该技术有望应用于更复杂的环境和任务中，例如：灾后救援、太空探索等。
📄 摘要（原文）
Quadrupedal robots exhibit remarkable adaptability in unstructured environments, making them well-suited for formation control in real-world applications. However, keeping stable formations while ensuring collision-free navigation presents significant challenges due to dynamic obstacles, communication constraints, and the complexity of legged locomotion. This paper proposes a distributed model predictive control framework for multi-quadruped formation control, integrating Control Lyapunov Functions to ensure formation stability and Control Barrier Functions for decentralized safety enforcement. To address the challenge of dynamically changing team structures, we introduce Scale-Adaptive Permutation-Invariant Encoding (SAPIE), which enables robust feature encoding of neighboring robots while preserving permutation invariance. Additionally, we develop a low-latency Data Distribution Service-based communication protocol and an event-triggered deadlock resolution mechanism to enhance real-time coordination and prevent motion stagnation in constrained spaces. Our framework is validated through high-fidelity simulations in NVIDIA Omniverse Isaac Sim and real-world experiments using our custom quadrupedal robotic system, XG. Results demonstrate stable formation control, real-time feasibility, and effective collision avoidance, validating its potential for large-scale deployment.