基于UWB测距的碰撞预测

预测并因此对一组移动智能体之间即将发生的碰撞作出反应的能力，是人类和机器人安全自主运动的基本要求。本文研究使用移动智能体间测距进行碰撞预测的系统，这涉及对智能体未来轨迹的预测以判断它们是否会在任意时刻发生碰撞。一种直接的系统会使用已知位置的静态锚点来估计智能体随时间的坐标，并利用轨迹预测碰撞。从根本上说，碰撞预测不需要固定的坐标系，因此仅使用两个智能体间的成对距离即可预测碰撞。我们给出下界分析，揭示了这种成对方法的局限性。作为一种替代的无锚点方法，我们提出基于友邻的自主碰撞预测与跟踪（FACT）方法，该方法在分布式算法中使用附近（位置未知的移动通信）智能体间的所有测得距离，估计其相对位置与速度并预测智能体间的未来碰撞。通过分析与仿真，我们展示了FACT相较于其他方法取得相当或更优碰撞检测性能的潜力，同时避免了锚点的需要。随后我们构建了由$N$个超宽带（UWB）设备组成的网络以及一种高效多节点协议，使得所有${\cal O}(N^2)$个成对距离可在$N$个时隙内测得。我们开展了多达六个独立机器人智能体在二维平面内运动并碰撞、以及多达四个锚节点的实验，以比较各碰撞预测方法的性能。我们表明FACT方法可优于其他任一方法，且无需固定锚节点基础设施。