論文の概要: Safe Multi-Agent Interaction through Robust Control Barrier Functions with Learned Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05273v2
• Date: Tue, 22 Sep 2020 18:37:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 13:18:31.685625
• Title: Safe Multi-Agent Interaction through Robust Control Barrier Functions with Learned Uncertainties
• Title（参考訳）: 学習不確実性を有するロバスト制御障壁関数による安全なマルチエージェント相互作用
• Authors: Richard Cheng, Mohammad Javad Khojasteh, Aaron D. Ames, and Joel W. Burdick
• Abstract要約: マルチエージェント制御バリア関数(CBF)は、マルチエージェント環境における安全性を保証するための計算効率の高いツールとして登場した。 この研究は、行列-変数ガウス過程モデルを用いて、これらの動的不確実性に対する高信頼境界を学習することを目的としている。 結果のmin-maxロバストCBFを2次プログラムに変換し、リアルタイムに効率よく解けるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.587645093055926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots operating in real world settings must navigate and maintain safety while interacting with many heterogeneous agents and obstacles. Multi-Agent Control Barrier Functions (CBF) have emerged as a computationally efficient tool to guarantee safety in multi-agent environments, but they assume perfect knowledge of both the robot dynamics and other agents' dynamics. While knowledge of the robot's dynamics might be reasonably well known, the heterogeneity of agents in real-world environments means there will always be considerable uncertainty in our prediction of other agents' dynamics. This work aims to learn high-confidence bounds for these dynamic uncertainties using Matrix-Variate Gaussian Process models, and incorporates them into a robust multi-agent CBF framework. We transform the resulting min-max robust CBF into a quadratic program, which can be efficiently solved in real time. We verify via simulation results that the nominal multi-agent CBF is often violated during agent interactions, whereas our robust formulation maintains safety with a much higher probability and adapts to learned uncertainties
• Abstract（参考訳）: 現実の環境で動作しているロボットは、多くの異種エージェントや障害物と対話しながら、安全をナビゲートし維持する必要がある。 マルチエージェント制御バリア関数(CBF)は、マルチエージェント環境における安全性を保証するための計算効率のよいツールとして登場したが、ロボット力学と他のエージェントのダイナミクスの双方について完全な知識を前提としている。 ロボットの力学の知識は合理的に知られているかもしれないが、現実の環境におけるエージェントの不均一性は、他のエージェントの力学の予測には常にかなりの不確実性が存在することを意味する。 本研究の目的は,マトリックス-可変ガウスプロセスモデルを用いて,これらの動的不確実性に対する高信頼境界を学習し,堅牢なマルチエージェントCBFフレームワークに組み込むことである。 結果のmin-maxロバストCBFを2次プログラムに変換し、リアルタイムに効率よく解けるようにする。 我々は,名目多エージェントCBFがエージェント間相互作用においてしばしば違反されることをシミュレーションにより検証し,ロバストな定式化はより高い確率で安全性を維持し,学習された不確実性に適応することを示す。

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