Incorporating Social Awareness into Control of Unknown Multi-Agent Systems: A Real-Time Spatiotemporal Tubes Approach
作者: Siddhartha Upadhyay, Ratnangshu Das, Pushpak Jagtap
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2025-10-29
💡 一句话要点
提出一种社会感知时空管道方法，用于控制未知多智能体系统，实现规定时间内到达目标。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 多智能体系统 社会感知 时空管道 规定时间控制 去中心化控制
📋 核心要点
- 现有方法难以在未知动态的多智能体系统中实现社会感知和规定时间内的任务完成，尤其是在动态环境中。
- 该论文提出了一种实时时空管道（STT）框架，通过在线合成管道来捕捉智能体间的社会互动，并确保安全和时间约束。
- 通过仿真和硬件实验验证了该框架在2D全向平台上的有效性和可扩展性，证明了其在实际应用中的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种去中心化的控制框架，该框架将社会感知融入到具有未知动态的多智能体系统中，以在动态环境中实现规定的时间内到达、避开和停留的任务。每个智能体都被分配一个社会感知指数，该指数量化了其合作或自私的程度，从而允许系统内存在异构的社会行为。在时空管道（STT）框架的基础上，我们提出了一个实时STT框架，该框架在线为每个智能体合成管道，同时捕捉其与其他智能体的社会互动。推导出一个闭式、无近似的控制律，以确保每个智能体保持在其不断演变的时空管道内，从而避开动态障碍物，同时以社会感知的方式防止智能体间的碰撞，并在规定的时间内到达目标。所提出的方法为安全性和时间性提供了形式化保证，并且计算量小、无模型且对未知扰动具有鲁棒性。通过在2D全向平台上的仿真和硬件实验验证了该框架的有效性和可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多智能体系统在未知动态环境下，如何融入社会感知，并在规定时间内完成到达、避开和停留的任务。现有方法通常难以处理智能体间的复杂社会互动，并且缺乏对安全性和时间性的形式化保证。此外，许多方法依赖于精确的系统模型，对未知扰动的鲁棒性较差。
核心思路：论文的核心思路是利用时空管道（STT）的概念，为每个智能体构建一个安全区域，确保其在规定时间内到达目标，同时避开障碍物和与其他智能体的碰撞。通过引入社会感知指数，量化智能体的合作或自私程度，从而在管道生成和控制律设计中考虑智能体间的社会互动。
技术框架：该框架采用去中心化的控制结构，每个智能体独立计算自己的控制策略。整体流程包括：1) 初始化每个智能体的目标和约束；2) 根据智能体的社会感知指数，在线合成实时时空管道；3) 设计闭式控制律，确保智能体保持在管道内；4) 循环执行步骤2和3，直到所有智能体到达目标。该框架的关键模块包括社会感知管道生成器和无近似控制律设计。
关键创新：最重要的技术创新点在于将社会感知融入到时空管道的生成过程中，使得智能体能够根据其他智能体的行为调整自己的轨迹，从而实现更高效和安全的协作。此外，该方法采用无近似的控制律，避免了传统方法中常见的线性化或离散化误差，提高了控制精度和鲁棒性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用社会感知指数来量化智能体的社会行为；2) 设计实时时空管道生成算法，考虑智能体间的碰撞避免和社会互动；3) 推导闭式控制律，确保智能体保持在管道内，并满足规定的时间约束。具体参数设置和损失函数的设计细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过仿真和硬件实验验证了所提出框架的有效性和可扩展性。实验结果表明，该方法能够在动态环境中实现多智能体系统的安全协作，并在规定的时间内完成任务。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知），但摘要强调了其计算效率高、无模型和对未知扰动具有鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种多智能体协作场景，例如：自动驾驶车辆编队、仓储机器人协同搬运、无人机集群表演、以及搜救机器人协同搜索等。通过引入社会感知，可以提高多智能体系统的协作效率和安全性，使其能够更好地适应复杂的动态环境。未来，该方法还可以扩展到更复杂的任务和环境，例如：多机器人协同装配、智能交通管理等。
📄 摘要（原文）
This paper presents a decentralized control framework that incorporates social awareness into multi-agent systems with unknown dynamics to achieve prescribed-time reach-avoid-stay tasks in dynamic environments. Each agent is assigned a social awareness index that quantifies its level of cooperation or self-interest, allowing heterogeneous social behaviors within the system. Building on the spatiotemporal tube (STT) framework, we propose a real-time STT framework that synthesizes tubes online for each agent while capturing its social interactions with others. A closed-form, approximation-free control law is derived to ensure that each agent remains within its evolving STT, thereby avoiding dynamic obstacles while also preventing inter-agent collisions in a socially aware manner, and reaching the target within a prescribed time. The proposed approach provides formal guarantees on safety and timing, and is computationally lightweight, model-free, and robust to unknown disturbances. The effectiveness and scalability of the framework are validated through simulation and hardware experiments on a 2D omnidirectional