动态环境下针对对抗性攻击者的双阶段安全驱赶框架
机器人学
2025-09-11 v1
摘要
近期进展使自主机器人系统在复杂操作环境中得以广泛部署，这带来了前所未有的机遇，也带来了显著的安全问题。传统基于固定编队的驱赶方法在城市和障碍丰富的场景中常常无效或风险较大，尤其是当面对具有未知和自适应行为的对抗性代理时。本文将这一挑战视为扩展的驱赶问题，即防御性机器人系统必须在保持动态环境中无碰撞导航的同时，安全地引导具有未知策略的对抗性代理远离受保护区域并引导至预定安全区域。我们提出一种基于到达-规避博弈论和局部运动规划的分层混合框架，包含虚拟约束边界和事件触发的追逐机制，以实现可扩展且稳健的多代理协调。仿真结果表明，所提出的方法实现了对对抗性代理安全且有效地引导至指定区域。
引用
@article{arxiv.2509.08460,
title = {Dual-Stage Safe Herding Framework for Adversarial Attacker in Dynamic Environment},
author = {Wenqing Wang and Ye Zhang and Haoyu Li and Jingyu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.08460},
year = {2025}
}