可达-规避场景中基于高效在线优化的协同防御分配
机器人学
2023-06-06 v2
摘要
本文针对一般凸环境中多玩家可达-规避博弈中的防御机器人，提出一种双层在线优化策略。我们的目标是在无攻击者策略先验知识的情况下拦截尽可能多的攻击机器人。为平衡最优性与效率，我们的方法在针对单个攻击者协调防御联盟与基于预测的单攻击协调结果将联盟分配给攻击者之间交替进行。我们开发了用于单攻击防御协调的在线凸规划技术，其不仅能适应联合状态，还可识别出保证成功拦截攻击的初始联合状态最大区域。我们的防御分配算法利用分层迭代方法在单调性约束下近似整数线性规划，在降低计算负担的同时确保防御性能随时间提升。在二维与三维环境中开展的大量仿真验证了该方法相较最先进（SOTA）方法的效能，并展示了其在轮式移动机器人与四旋翼飞行器中的适用性。
引用
@article{arxiv.2304.00234,
title = {Coordinated Defense Allocation in Reach-Avoid Scenarios with Efficient Online Optimization},
author = {Junwei Liu and Zikai Ouyang and Jiahui Yang and Hua Chen and Haibo Lu and Wei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00234},
year = {2023}
}