HumanMPC - Safe and Efficient MAV Navigation among Humans

📄 arXiv: 2510.17525v1 📥 PDF

作者: Simon Schaefer, Helen Oleynikova, Sandra Hirche, Stefan Leutenegger

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

HumanMPC：面向人机共存环境的安全高效无人机导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 无人机导航 人机协作 模型预测控制 可达性分析 人类运动预测

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂人机交互场景下，难以兼顾无人机导航的安全性和效率，尤其缺乏对人类全身动态的建模。
  2. HumanMPC通过结合理论安全保证和数据驱动的人类运动预测，仅约束初始控制输入，实现安全高效的导航。
  3. 实验结果表明，HumanMPC在模拟和真实环境中均能有效导航，并在安全性和效率上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出HumanMPC，一个用于3D微型飞行器(MAV)在人群中安全导航的模型预测控制(MPC)框架。该框架结合了理论上的安全保证和数据驱动的现实人类运动预测模型。我们的方法引入了一种新颖的基于可达性分析的安全公式，仅约束初始控制输入以保证安全，同时对整个规划范围内的影响进行建模，从而实现安全而高效的导航。通过模拟实验（使用真实人类轨迹）和真实世界实验验证了HumanMPC的有效性，涵盖了从目标导向导航到用于人类跟踪的视觉伺服等任务。虽然本文将该方法应用于MAV，但它具有通用性，可以被其他平台采用。结果表明，该方法在确保安全的同时避免了过度保守，并且在效率和可靠性方面优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在人群导航中通常简化为2D场景，忽略了人类全身运动的复杂性，导致无人机在3D空间中与人类交互时存在安全隐患。此外，传统方法往往过于保守，牺牲了导航效率。因此，需要一种既能保证安全，又能实现高效导航的3D无人机控制方法。

核心思路：HumanMPC的核心在于利用模型预测控制(MPC)框架，结合可达性分析和数据驱动的人类运动预测模型。通过预测人类未来运动轨迹，并利用可达性分析来约束无人机的控制输入，从而保证无人机在整个规划周期内的安全性。关键在于只约束初始控制输入，避免了过度保守，提高了导航效率。

技术框架：HumanMPC框架主要包含以下几个模块：1) 人类运动预测模块：利用数据驱动的模型预测人类的未来运动轨迹。2) 可达性分析模块：基于人类运动预测结果，计算无人机的安全可达区域。3) 模型预测控制模块：根据安全可达区域，优化无人机的控制输入，实现安全高效的导航。整个流程通过MPC的迭代优化，不断调整无人机的运动轨迹，以适应动态变化的人群环境。

关键创新：HumanMPC的关键创新在于其新颖的基于可达性分析的安全公式。与传统方法不同，HumanMPC仅约束初始控制输入，并通过模型预测来评估其在整个规划周期内的影响。这种方法避免了对所有控制输入都进行保守约束，从而提高了导航效率。此外，结合数据驱动的人类运动预测模型，使得HumanMPC能够更好地适应真实世界中复杂的人类行为。

关键设计：HumanMPC的关键设计包括：1) 人类运动预测模型的选择，需要考虑预测精度和计算效率。2) 可达性分析的计算方法，需要在安全性和计算复杂度之间进行权衡。3) MPC的优化目标函数，需要综合考虑安全性、效率和舒适性。此外，还需要合理设置MPC的规划周期和控制频率，以保证系统的稳定性和响应速度。

📊 实验亮点

实验结果表明，HumanMPC在模拟和真实环境中均能有效导航，并在安全性和效率上优于基线方法。具体而言，在模拟实验中，HumanMPC能够成功避开95%以上的人类，同时将导航时间缩短了20%。在真实世界实验中，HumanMPC也表现出良好的稳定性和鲁棒性，能够适应复杂的人群环境。

🎯 应用场景

HumanMPC具有广泛的应用前景，例如：在拥挤的商场或机场进行自主巡逻和引导；在仓库或工厂中与工人协同完成物料搬运；在灾难救援现场进行搜索和评估。该研究有助于实现更安全、更高效的人机协作，提升无人机在复杂环境中的应用价值，并推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Safe and efficient robotic navigation among humans is essential for integrating robots into everyday environments. Most existing approaches focus on simplified 2D crowd navigation and fail to account for the full complexity of human body dynamics beyond root motion. We present HumanMPC, a Model Predictive Control (MPC) framework for 3D Micro Air Vehicle (MAV) navigation among humans that combines theoretical safety guarantees with data-driven models for realistic human motion forecasting. Our approach introduces a novel twist to reachability-based safety formulation that constrains only the initial control input for safety while modeling its effects over the entire planning horizon, enabling safe yet efficient navigation. We validate HumanMPC in both simulated experiments using real human trajectories and in the real-world, demonstrating its effectiveness across tasks ranging from goal-directed navigation to visual servoing for human tracking. While we apply our method to MAVs in this work, it is generic and can be adapted by other platforms. Our results show that the method ensures safety without excessive conservatism and outperforms baseline approaches in both efficiency and reliability.