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2025-01-31 05:00:00
ドローンショーは、ますます人気のある大規模なライトディスプレイの形です。これらのショーには、数百から数千の空中ボットが組み込まれており、それぞれが空に複雑な形とパターンを形成するパスで飛ぶようにプログラムされています。彼らが計画通りに進むとき、ドローンショーは壮観になります。しかし、最近フロリダ、ニューヨークなどで起こったように、1つ以上のドローンが誤動作すると、地上の観客にとって深刻な危険になる可能性があります。
ドローンショーの事故は、エンジニアが「マルチエージェントシステム」と呼ぶものの安全性を維持するという課題を強調しています。これは、ロボット、ドローン、自動運転車などの複数の調整された共同プログラム、およびコンピュータープログラムされたエージェントのシステムです。
現在、MITエンジニアのチームは、混雑した環境での安全な運用を保証できるマルチエージェントシステムのトレーニング方法を開発しました。研究者たちは、少数のエージェントを訓練するために方法が使用されると、これらのエージェントが学んだ安全マージンとコントロールは、システム全体の安全性を保証する方法で、より多くのエージェントに自動的にスケーリングできることを発見しました。
現実世界のデモンストレーションでは、チームは少数の手のひらサイズのドローンを訓練し、さまざまな目的を安全に実行します。シミュレーションでは、研究者は、いくつかのドローンで訓練された同じプログラムをコピーして数千のドローンに拡大できることを示し、エージェントの大規模なシステムが同じタスクを安全に達成できるようにしました。
「これは、倉庫ロボット、検索とレスキューのドローン、自動運転車などのエージェントチームを必要とするあらゆるアプリケーションの標準である可能性があります」と、MITの航空准教授および宇宙飛行士の准教授であるChuchuファンは言います。 「これは、各エージェントがミッションを続けることができると言って、シールド、または安全フィルターを提供します。安全を確保する方法を説明します。」
ファンと彼女の同僚は、研究で彼らの新しい方法について報告しています 今月はジャーナルに登場します ロボット工学に関するIEEEトランザクション。 この研究の共著者は、MIT大学院生のSongyuan ZhangとOswinなど、現在はアリゾナ州立大学の助教授であるMIT Postdoc Kunal Gargです。
モールマージン
エンジニアがマルチエージェントシステムで安全のために設計する場合、通常、システム内の他のすべてのエージェントに関して、すべてのエージェントの潜在的なパスを考慮する必要があります。このペアワイズパス計画は、時間がかかり、計算的に高価なプロセスです。そして、それでも安全は保証されていません。
「ドローンショーでは、各ドローンには特定の軌跡（一連のウェイポイントと一連の時間）が与えられ、それから本質的に目を閉じて計画に従ってください」と研究の主著者であるZhang氏は言います。 「彼らは自分がどこにいなければならないのか、そして何時にしか知っていないので、予期しないことが起こった場合、彼らはどのように適応するかを知りません。」
MITチームは、代わりに、システム内の任意の数のエージェントに効率的にスケーリングできる方法で、少数のエージェントを安全に操作するためのトレーニングをトレーニングする方法を開発しようとしました。また、個々のエージェントの特定のパスを計画するのではなく、この方法により、エージェントは安全マージン、またはそれを超えて安全でない可能性のある境界を継続的にマッピングできます。エージェントは、安全マージン内にとどまる限り、タスクを達成するために任意の数のパスを取ることができます。
ある意味で、チームは、この方法は人間が周囲を直感的にナビゲートする方法に似ていると言います。
「あなたが本当に混雑したショッピングモールにいると言ってください」と説明します。 「安全に回り、誰にもぶつけないという点で、あなたの周りの5メートルのように、すぐ近くにいる人々を超えている人は気にしません。私たちの仕事は同様の地元のアプローチを採用しています。」
安全障壁
彼らの新しい研究では、チームは「グラフ制御バリア機能」を表す方法であるGCBF+を提示します。バリア関数は、ロボット工学で使用される数学的用語であり、一種の安全障壁、またはエージェントが安全でない可能性が高い境界を計算します。特定のエージェントの場合、この安全ゾーンは、エージェントがシステム内で移動している他のエージェントの間で移動するため、瞬間的に瞬間的に変化する可能性があります。
設計者がマルチエージェントシステムの1つのエージェントのバリア関数を計算する場合、通常、システム内の他のすべてのエージェントとの潜在的なパスと相互作用を考慮する必要があります。代わりに、MITチームのメソッドは、システム内のより多くのエージェントのダイナミクスを表すのに十分な正確な方法で、ほんの一握りのエージェントの安全ゾーンを計算します。
「その後、すべてのエージェントにこのバリア機能をコピーすることができます。そして、突然、システム内の任意の数のエージェントに機能する安全ゾーンのグラフがあります」と言います。
エージェントの障壁機能を計算するために、チームのメソッドは、最初にエージェントの「センシング半径」、またはセンサー機能に応じて、エージェントがどの程度観察できるかを考慮します。ショッピングモールの類推と同様に、研究者は、安全を維持し、それらのエージェントとの衝突を避けるという点で、エージェントが感覚半径内にあるエージェントのみを気にすると想定しています。
次に、エージェントの特定の機械的能力と制限をキャプチャするコンピューターモデルを使用して、チームは「コントローラー」、またはエージェントと少数の類似エージェントがどのように動き回るかについての一連の指示をシミュレートします。次に、特定の軌跡に沿って移動する複数のエージェントのシミュレーションを実行し、それらが衝突するかどうかを記録します。
「これらの軌跡があれば、現在のコントローラーにある安全違反の数など、最小限に抑えたい法律をいくつか計算できます」とZhang氏は言います。 「その後、コントローラーをより安全に更新します。」
このようにして、コントローラーを実際のエージェントにプログラムすることができます。これにより、すぐ近くの周囲で感知できる他のエージェントに基づいて安全ゾーンを継続的にマッピングでき、その安全ゾーン内を移動してタスクを達成できます。
「私たちのコントローラーは反応的です」とファンは言います。 「私たちは事前にパスを事前に行いません。私たちのコントローラーは、エージェントがどこに向かっているのか、その速度とは何か、他のドローンがどれくらい速く進んでいるかについての情報を常に取り入れています。このすべての情報を使用して、その場で計画を立てることであり、毎回再生されています。したがって、状況が変化した場合、それは常に安全を保つために適応することができます。」
チームは、8つのCrazyfliesのシステムでGCBF+を実証しました。軽量のヤシサイズの四輪ドローンで、空中の飛行と切り替えの位置を担当しました。ドローンが最もまっすぐな道を進んでそうする場合、それらは確かに衝突します。しかし、チームの方法でトレーニングした後、ドローンは、それぞれのセーフティゾーン内を維持し、その場で位置を正常に切り替えるために、互いに操作してリアルタイムの調整を行うことができました。
同様に、チームはドローンに飛び回ってから、特定のタートルボットに着陸することを任せました。タートルボットは大きな円で絶えず動き回り、クレイジーフライは着陸をして互いに衝突することを避けることができました。
「私たちのフレームワークを使用して、ドローンに衝突のない軌道全体ではなく目的地を与えるだけで、ドローンは衝突することなく目的地に到着する方法を把握できます」と、この方法を適用できると考えているファンは言います。ドローンショーの衝突回避システム、倉庫ロボット、自動運転車、ドローンデリバリーシステムの衝突回避システムを含む、その安全性を保証するマルチエージェントシステムに。
この作業は、米国国立科学財団、MITリンカーン研究所がエアロバティティックフライトレジーム（SAFR）プログラム（SAFR）プログラムの下で、シンガポールの防衛科学技術機関によって部分的にサポートされていました。
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