基于离散时间控制障碍函数的社交小游戏中无死锁、安全且去中心化的多机器人导航

我们提出了一种方法，用于确保去中心化多机器人在受限环境（包括门口与交叉口）中安全且无死锁的导航。尽管已有许多确保安全性并解决死锁的方案被提出，但以最小侵入且去中心化的方式最优地预防死锁仍是一个开放问题。我们首先将该目标形式化为受限空间中具有多个冲突智能体的非合作、非通信、部分可观测多机器人导航问题，我们称之为社交小游戏。形式上，我们求解一个离散时间最优滚动时域控制问题，利用控制障碍函数（control barrier functions）进行安全的长时域规划。我们确保活性的方法基于如下洞见：存在障碍证书，允许每个机器人以最小侵入方式将其状态 preemptively 扰动到活性集（即机器人无死锁的状态）上。我们在仿真中以及使用 F$1/10$ 机器人、Clearpath Jackal 和 Boston Dynamics Spot 在门口、走廊与走廊交叉口场景中的实体机器人上评估了我们的方法。基于包括成功率、碰撞率、停止时间、速度变化、路径偏差、到达目标时间与流通率在内的一组综合指标，我们证明与带或不带死锁解决能力的完全去中心化和集中式方法相比，我们的方法实现了更安全、更高效且更平滑的导航。