基於動態拓撲圖和混合整數規劃的異構機器人團隊不確定性感知規劃

核心概念

本文提出了一種基於動態拓撲圖和混合整數規劃的多機器人路徑規劃方法，用於解決環境存在不確定性時異構機器人團隊的協調問題，並通過偵察機器人降低環境不確定性，以實現最低成本的路徑規劃。

摘要

文獻信息

Dimmig, C. A., Wolfe, K. C., Woosley, B., Kobilarov, M., & Moore, J. (2024). Uncertainty-Aware Planning for Heterogeneous Robot Teams using Dynamic Topological Graphs and Mixed-Integer Programming. arXiv preprint arXiv:2310.08396v3.

研究目標

本研究旨在解決環境存在不確定性時，如何有效地規劃異構機器人團隊的路徑，特別是團隊中包含具有不同風險承受能力的機器人（例如，快速偵察機器人和風險規避的運輸機器人）。

方法

• **動態拓撲圖：**將環境表示為拓撲圖，圖中的邊權重表示機器人穿越該邊的成本，並根據環境的不確定性設定邊權重的分佈。
• **混合整數規劃（MIP）：**建立一個混合整數規劃模型，將環境不確定性、機器人團隊的異構性（例如，速度、成本、風險承受能力）以及任務目標（例如，最小化偵測概率、到達目標時間）等因素納入考慮，求解出最優的路徑規劃方案。
• **偵察機器人：**利用快速偵察機器人探索環境，收集信息以降低環境不確定性，並根據新的信息動態更新拓撲圖的邊權重。

主要發現

• **計算效率：**該方法能夠在幾秒鐘內生成最優的多機器人路徑規劃方案，即使在中等規模的機器人團隊（約 10 個機器人）和大型環境中也能保持較高的計算效率。
• **不確定性降低：**通過偵察機器人的探索，可以有效降低環境不確定性，從而提高路徑規劃的可靠性和成功率。
• **風險規避：**該方法可以根據不同機器人的風險承受能力調整路徑規劃方案，例如，讓風險規避的機器人選擇更安全但成本更高的路徑。

主要結論

• 基於動態拓撲圖和混合整數規劃的方法為解決環境存在不確定性時異構機器人團隊的路徑規劃問題提供了一種有效且計算效率高的解決方案。
• 偵察機器人在降低環境不確定性方面發揮著至關重要的作用，可以顯著提高路徑規劃的質量。

意義

本研究對於需要在不確定性環境中執行任務的多機器人系統具有重要的意義，例如，搜索和救援、環境監測和軍事偵察等應用領域。

局限性和未來研究方向

• 本文主要考慮了具有兩種不同風險承受能力的機器人，未來可以進一步研究更複雜的異構機器人團隊。
• 環境不確定性模型可以進一步完善，以更準確地反映真實世界的複雜性。
• 可以探索將機器學習方法與該方法相結合，以進一步提高路徑規劃的性能。

統計資料

偵察機器人的移動成本是運輸機器人的四分之一 (ζ = 0.25)。
偵察機器人可以在一個時間步長內移動 8 個偵察時間步長 (τ)。
團隊合作的成本降低在所有邊緣上均為 1 (re)。
偵察機器人可以在除最後一個時間步長以外的所有時間步長發射。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Uncertainty-Aware Planning for Heterogeneous Robot Teams using Dynamic Topological Graphs and Mixed-Integer Programming

by Cora A. Dimm... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.08396.pdf

深入探究

在更複雜的環境中，例如存在動態障礙物或敵對 agents 的情況下，該方法如何進行路徑規劃？

在更複雜的環境中，例如存在動態障礙物或敵對 agents 的情況下，可以使用以下方法擴展基於動態拓撲圖和混合整數規劃的路徑規劃方法：

動態更新圖形: 可以根據感測器資訊動態更新拓撲圖的邊權重和連通性。例如，當偵察機器人偵測到障礙物或敵對 agents 時，可以增加相關邊的權重或移除這些邊，以反映其不可通行性。
預測未來狀態: 可以使用預測模型（例如卡爾曼濾波器或粒子濾波器）來預測動態障礙物或敵對 agents 的未來狀態，並將這些預測資訊納入路徑規劃中。
多目標優化: 可以將避開動態障礙物或敵對 agents 作為額外的目標納入混合整數規劃問題中。例如，可以最小化與障礙物或敵對 agents 的距離，或最大化與其保持安全距離的概率。
強化學習: 可以使用強化學習方法來訓練 agents 在動態環境中進行路徑規劃。強化學習 agents 可以通過與環境互動並接收獎勵來學習最佳策略。

需要注意的是，在更複雜的環境中，路徑規劃的計算複雜度會顯著增加。因此，可能需要採用近似算法或分層規劃方法來降低計算成本。

如果偵察機器人無法完全消除環境不確定性，例如由於傳感器精度有限或環境變化過快，該方法如何應對？

當偵察機器人無法完全消除環境不確定性時，可以採取以下策略：

調整 Hurwicz Criterion 的樂觀係數: 可以通過降低樂觀係數 β 的值來增加規劃的保守性。較低的 β 值意味著更加重視最壞情況下的成本，從而促使規劃器選擇風險更低的路径。
頻繁地重新規劃: 可以增加重新規劃的頻率，以便根據最新的環境資訊調整路徑。頻繁地重新規劃可以幫助機器人團隊更好地應對環境的動態變化。
概率路徑規劃: 可以使用概率路徑規劃方法，例如粒子濾波器或蒙特卡洛樹搜索，來處理環境不確定性。這些方法可以生成考慮到不確定性的概率路徑分佈，而不是單一的確定性路徑。
考慮風險閾值: 可以設定風險閾值，並限制機器人團隊選擇風險過高的路徑。例如，可以限制路徑中最大可接受的不確定性水平，或要求路徑必須滿足一定的安全裕度。

總之，當環境不確定性無法完全消除時，需要採用更保守的規劃策略、頻繁地重新規劃、使用概率路徑規劃方法，並考慮風險閾值，以確保機器人團隊的安全性和任務完成效率。

除了偵察和運輸機器人之外，還有哪些其他類型的機器人可以被納入到這個異構團隊中，以及它們將如何影響路徑規劃策略？

除了偵察和運輸機器人之外，還可以考慮將以下類型的機器人納入異構團隊，以提升團隊在不確定環境下的作業能力：

通訊中繼機器人: 在複雜環境中，通訊可能會受到阻礙。通訊中繼機器人可以擴展通訊範圍，確保團隊成員之間的資訊傳輸暢通，從而提高路徑規劃的協調性和效率。
工程機器人: 工程機器人可以清除障礙物、搭建臨時橋樑或執行其他環境改造任務，為運輸機器人創造更安全的路径。路徑規劃策略需要考慮工程機器人的作業時間和能力，以及環境改造後的影響。
警戒機器人: 警戒機器人可以負責監控周圍環境，偵測潛在威脅，並及時向團隊發出警報。路徑規劃策略需要考慮警戒機器人的偵測範圍和反應時間，以及如何根據威脅等級調整路徑。

引入這些新型機器人後，路徑規劃策略需要做出相應調整：

任務分配: 需要根據機器人的能力和任務需求，合理分配任務，例如哪些機器人負責偵察、哪些機器人負責運輸、哪些機器人負責警戒等。
協同規劃: 需要考慮不同類型機器人之間的協同配合，例如偵察機器人需要為運輸機器人提供環境資訊，工程機器人需要為運輸機器人清除障礙物等。
動態調整: 需要根據環境變化和任務執行情況，動態調整路徑規劃策略，例如當偵察到新的威脅時，需要調整路徑以避開危險區域。
總之，異構機器人團隊的組成和能力將直接影響路徑規劃策略。通過合理設計團隊組成和規劃策略，可以有效提升機器人團隊在不確定環境下的適應性和任務執行效率。