Ein neuer Ansatz für die Sicherheit bei der Roboternavigation

Roboter werden immer häufiger Teil unseres Alltags und helfen bei Aufgaben, die von der Bewegung von Waren in Lagern bis hin zu selbstfahrenden Autos reichen. Damit Roboter jedoch sicher unter Menschen agieren können, müssen sie in Umgebungen navigieren, in denen die Bewegungen von Menschen Unsicherheiten einführen.

In vielen aktuellen Setups arbeiten Roboter in Bereichen, die dafür ausgelegt sind, sie von Menschen fernzuhalten, wie spezielle Fahrspuren. Diese Vereinfachung hilft den Robotern, Komplikationen bei ihren Navigationsaufgaben zu vermeiden. Um Roboter in reale Umgebungen, wie unsere Städte, zu integrieren, müssen sie in der Lage sein, mit Situationen umzugehen, die Menschen betreffen, was einzigartige Herausforderungen mit sich bringt.

In belebten Orten müssen Roboter die menschlichen Bewegungen interpretieren und vorhersagen, um Unfälle zu vermeiden und gleichzeitig effizient zu bewegen. Leider ist das menschliche Verhalten unberechenbar und variiert von Person zu Person. Zudem drücken Menschen oft ihre Absichten nicht klar aus, was es für Roboter schwierig macht, ihr Handeln vorherzusehen. Diese Unberechenbarkeit macht die Vorhersage menschlicher Bewegungen komplex.

#Das Problem der Kollisionswahrscheinlichkeit

In einem Szenario, in dem Roboter mit Menschen interagieren, ist es entscheidend, das Risiko von Kollisionen zu verstehen. Ziel ist es, die Wahrscheinlichkeit einer Kollision im geplanten Weg des Roboters zu ermitteln und zu begrenzen. Diese Aufgabe ist knifflig, da die Bewegungen von Menschen unregelmässig und unterschiedlich sind. Ausserdem muss man, wenn man die Kollision über die Zeit betrachtet, berücksichtigen, wie sich diese Wahrscheinlichkeiten im Laufe der Zeit zueinander verhalten. Wenn eine Kollision früh im geplanten Weg auftritt, wird der gesamte Weg gefährlich, was bedeutet, dass die späteren Kollisionsrisiken möglicherweise nicht einmal berücksichtigt werden müssen.

Die meisten bisherigen Methoden haben dieses zeitliche Korrelationsproblem nicht angegangen, was zu übermässig vorsichtigen Trajektorien geführt hat. Ähnlich berechnen viele Ansätze die Kollisionswahrscheinlichkeiten separat für jedes Hindernis, was die Leistung in überfüllten Umgebungen verringern kann. Wenn ein System die Korrelationen über die Zeit und alle Hindernisse berücksichtigt, kann es effektivere Wege planen, ohne die Sicherheit zu gefährden.

#Unser Ansatz: Safe Horizon MPC

Um diese Herausforderungen zu lösen, präsentieren wir ein neues Echtzeitsystem namens Safe Horizon Model Predictive Control (SH-MPC). Diese Methode verwaltet explizit die gesamte Wahrscheinlichkeit eines Zusammenstosses mit Hindernissen während der gesamten Reise des Roboters. Durch die Umformulierung des Planungsproblems mithilfe von Konzepten der Szenarienoptimierung und der prädiktiven Steuerung ist unsere Methode weniger vorsichtig als bestehende Ansätze. Sie arbeitet mit allen Arten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Bewegungen von Hindernissen, was die Berechnung erleichtert.

Wir demonstrieren diese Technik mit einem mobilen Roboter und einem selbstfahrenden Fahrzeug, die beide in Umgebungen navigieren, die mit Menschen geteilt werden.

#Verwandte Arbeiten

#Bewegungsplanung für sichere Navigation

Es gibt umfangreiche Forschung, die sich auf die sichere Navigation autonomer Systeme konzentriert. Ein grosses Anliegen in diesem Bereich ist es, Wege zu finden, um Kollisionen mit dynamischen Hindernissen zu vermeiden. In der Bewegungsplanung werden Navigationsprobleme als Optimierungsherausforderungen formuliert, bei denen die Leistung mit Einschränkungen abgewogen werden muss, um Kollisionen zu verhindern und Vorgaben einzuhalten.

#Umgang mit Unsicherheit

Kollisionen in dynamischen Umgebungen stellen einen speziellen Fall der Optimierung unter Unsicherheit dar. Es gibt zwei Hauptansätze dafür: robuste Optimierung und stochastische Optimierung. Robuste Optimierung verlangt, dass die Einschränkungen für jedes mögliche Ergebnis gelten, während die stochastische Optimierung einige Verletzungen der Einschränkungen erlaubt, solange sie unter einem festgelegten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert bleiben.

Da es in realen Szenarien in der Regel unpraktisch ist, jedes mögliche Ergebnis zu berücksichtigen, konzentrieren wir uns mehr auf die stochastische Optimierung.

#Chancenbeschränkungen in der Bewegungsplanung

In der stochastischen Optimierung werden Chancenbeschränkungen verwendet, um die Wahrscheinlichkeit, eine Einschränkung zu verletzen, unter einem bestimmten Niveau zu halten. Die genaue Bewertung dieser Beschränkungen ist oft komplex und wird normalerweise durch zusätzliche Annahmen über die beteiligten Wahrscheinlichkeitsverteilungen vereinfacht.

Viele bestehende Modelle setzen Chancenbeschränkungen nicht direkt auf die gesamte geplante Trajektorie des Roboters. Stattdessen neigen sie dazu, jede Position entlang des Weges einzeln zu analysieren. Diese Methode kann das Gesamtrisiko der Reise übersehen, was sie in der Realität weniger effektiv macht. Kurz gesagt, frühere Methoden überschätzen oft die Risiken und erstellen übermässig vorsichtige Bewegungspläne.

#Überblick über unsere Methode

#Entwurf des Bewegungsplaners

In unserem System erstellen wir einen Bewegungsplaner, der vorhergesagte Trajektorien von Hindernissen sampelt, um Szenarien zu entwickeln. Jedes Szenario stellt eine mögliche Bewegung aller Hindernisse während der Planungszeit dar. Indem wir die Sicherheit in allen gesampelten Szenarien aufrechterhalten, stellen wir sicher, dass die Gesamtsicherheit des Bewegungsplans des Roboters gewahrt bleibt.

Unser Planer verwendet einen einzigartigen Ansatz, der auf Szenarienoptimierung und Steuerungsstrategien basiert, um einen probabilistisch sicheren Bewegungsplan zu erstellen. Die Idee ist, Kollisionsvermeidung zwischen dem Roboter und dynamischen Hindernissen während des gesamten geplanten Weges durchzusetzen.

#Szenarienoptimierungsrahmen

Unser Szenarienoptimierungsrahmen ermöglicht es uns, die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass Einschränkungen unter Unsicherheit gelten. In unserem Fall setzt er die Vermeidung von Kollisionen mit Hindernissen über die gesamte geplante Trajektorie durch.

Die Unsicherheit in Bezug auf erkannte Hindernisse wird über die Zeit vorhergesehen. Szenarien werden aus diesen Vorhersagen gebildet, und jedes Szenario führt zu Einschränkungen, die erfüllt werden müssen, um den Pfad des Roboters kollisionsfrei zu halten. Die Trajektorie wird dann basierend auf diesen Einschränkungen verfeinert, um die Sicherheit während der gesamten Reise zu gewährleisten.

#Berechnung sicherer Trajektorien

#Das gesteuerte Roboter-Modell

Wir betrachten einen Roboter mit bestimmten Zuständen und Eingaben, der gemäss nichtlinearer Dynamik bewegt wird. In diesem Setup berücksichtigen wir die unsicheren Bewegungen verschiedener Hindernisse, die mit dem Pfad des Roboters interagieren könnten.

#Einrichtung des Problems der Kollisionswahrscheinlichkeit

Die Herausforderung besteht darin, eine zuverlässige Methode zu schaffen, um Kollisionswahrscheinlichkeiten während der Navigation des Roboters zu begrenzen. Wir konstruieren ein chancenbeschränktes Problem, das sicherstellt, dass der Roboter sich bewegen kann, ohne mit Hindernissen in Kontakt zu kommen, mit festgelegten Konfidenzniveaus.

#Szenarioprogramm-Ansatz

Um die Bewertung von Kollisionswahrscheinlichkeiten während der Echtzeitbetrieb handhabbar zu machen, transformieren wir unser chancenbeschränktes Problem in eine deterministische Version. Diese Transformation wird als Szenarioprogramm (SP) bezeichnet. Hierbei auferlegen wir deterministische Einschränkungen basierend auf gesampelten Szenarien, um Massnahmen zur Kollisionsvermeidung durchzusetzen.

Das SP kann in einer Schleife gelöst werden, was es gut für Echtzeitanwendungen geeignet macht. Wichtige Herausforderungen sind die Entscheidung, wie viele Szenarien gesampelt werden müssen, um die Sicherheit zu gewährleisten, und die Identifizierung der Szenarien, die den grössten Einfluss auf die Trajektorie des Roboters haben.

#Implementierungsdetails

#Nutzung der Modellprädiktiven Steuerung (MPC)

Wir nutzen einen Rahmen für modellprädiktive Steuerung, um die Bewegung unseres Roboters zu verwalten. Bevor das Steuersystem aktiviert wird, berechnen wir die geeigneten Stichprobengrössen basierend auf dem gewünschten Kollisionsrisiko. Die Steuerungsiterationen verwenden eine Reihe von Szenarien, um die geplanten Bewegungen des Roboters kontinuierlich zu verfeinern und die Sicherheit zu gewährleisten.

#Szenarienentfernung

Um die rechnerische Effizienz zu verbessern und die Durchführbarkeit sicherzustellen, implementieren wir eine Strategie zur Szenarienentfernung. Diese Strategie ermöglicht es uns, Szenarien auszuschliessen, die keinen wesentlichen Beitrag zum Optimierungsprozess leisten, wodurch der Rechenaufwand reduziert wird und die Robustheit der geplanten Bewegungen des Roboters verbessert wird.

#Anwendungen von SH-MPC

#Sichere Navigation in überfüllten Umgebungen

Wir wenden die SH-MPC-Methode an, um Robotern zu helfen, sicher um Menschen herum zu navigieren. Indem wir Wahrscheinlichkeitsverteilungen basierend auf menschlichen Bewegungsmustern verwenden, können wir sichere Trajektorien für mobile Roboter und selbstfahrende Fahrzeuge erstellen.

#Vergleich mit anderen Methoden

In unseren Simulationen übertrifft SH-MPC konsequent Basismethoden, die sich auf marginale Kollisionswahrscheinlichkeiten verlassen. Während letztere für kurzfristige Vorhersagen genau sein können, scheitern sie oft an den Komplexitäten, die reale Umgebungen mit sich bringen. Unsere Methode hält eine konstante Kollisionswahrscheinlichkeit aufrecht und ermöglicht so eine schnellere und effektivere Navigation.

#Ergebnisse und Bewertung

#Leistung in simulierten Umgebungen

Wir haben unsere Methode in verschiedenen Szenarien getestet und die Leistung von SH-MPC mit anderen Techniken verglichen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass, während andere Methoden vorsichtige Pläne erzeugen können, SH-MPC ein besseres Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit erreicht.

#Umgang mit mehreren Hindernissen

In Umgebungen mit vielen dynamischen Fussgängern demonstrierte unsere Methode ihre Fähigkeit, den Roboter effizient an verschiedenen beweglichen Hindernissen vorbeizuleiten. Die Ergebnisse bestätigten, dass SH-MPC traditionelle Methoden übertrifft, die die gesamte Kollisionswahrscheinlichkeit über die gesamte Trajektorie nicht berücksichtigen.

#Robustheit gegenüber Unsicherheit

SH-MPC zeigte eine grössere Robustheit gegenüber Schwankungen in den Bewegungen der Hindernisse. Die Fähigkeit, sich adaptiv auf Veränderungen im menschlichen Verhalten einzustellen, macht es erheblich zuverlässiger in chaotischen Umgebungen.

#Fazit

Wir haben einen neuartigen Ansatz zur Bewegungsplanung präsentiert, der Safe Horizon Model Predictive Control heisst. Diese Methode verwaltet gründlich die Kollisionswahrscheinlichkeiten über gesamte Trajektorien, um sicherzustellen, dass Roboter sicher neben dynamischen Hindernissen betrieben werden können. Durch die Nutzung der Szenarienoptimierung können wir effektiv und effizient kollisionsfreie Wege für Roboter schaffen, die in komplexen und unsicheren Umgebungen navigieren.

Diese Technik eignet sich für verschiedene Anwendungen, von persönlicher Robotik bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen, und ermöglicht es ihnen, sich sicher in unserer zunehmend überfüllten und dynamischen Welt zu bewegen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass SH-MPC nicht nur sicherer als traditionelle Methoden ist, sondern auch schnellere und effizientere Roboterbewegungen ermöglicht.

Der Erfolg von SH-MPC zeigt vielversprechende Perspektiven für zukünftige Entwicklungen in der autonomen Navigation, wo die Sicherheit in unvorhersehbaren Umgebungen entscheidend ist.