Virtual Traffic Lights for Multi-Robot Navigation: Decentralized Planning with Centralized Conflict Resolution
作者: Sagar Gupta, Thanh Vinh Nguyen, Thieu Long Phan, Vidul Attri, Archit Gupta, Niroshinie Fernando, Kevin Lee, Seng W. Loke, Ronny Kutadinata, Benjamin Champion, Akansel Cosgun
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-11
💡 一句话要点
提出基于虚拟交通灯的多机器人导航方法，实现去中心化规划与集中式冲突消解
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 多机器人导航 去中心化规划 集中式冲突消解 虚拟交通灯 路径规划
📋 核心要点
- 现有集中式多机器人路径规划方法计算复杂度高，难以扩展到大规模场景，而完全去中心化方法容易陷入死锁。
- 该论文提出一种混合方法，机器人自主规划路径，中央节点仅进行冲突仲裁，避免直接规划路径，降低计算负担。
- 实验表明，该方法在仿真和真实机器人平台上均能有效提高任务成功率，并减少死锁现象。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种混合多机器人协调框架，该框架结合了去中心化路径规划和集中式冲突消解。在该方法中，每个机器人自主规划其路径，并将此信息共享给一个集中式节点。集中式系统检测潜在的冲突，并仅允许冲突机器人中的一个一次通行，指示其他机器人停止在冲突区域之外，以避免死锁。与传统的集中式规划方法不同，我们的系统不规定机器人路径，而是提供停止命令，其功能类似于虚拟交通灯。在多个机器人的仿真实验中，我们的方法提高了机器人到达目标的成功率，同时减少了死锁。此外，我们还在真实世界的实验中成功验证了该系统，分别使用了两个四足机器人和轮式Duckiebots。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人导航中的冲突消解问题，尤其是在大规模机器人集群中，传统的集中式规划方法计算复杂度过高，难以实时响应。而完全去中心化的方法虽然计算量小，但容易出现死锁，导致任务失败。因此，需要在计算效率和避免死锁之间找到平衡。
核心思路：该论文的核心思路是将路径规划去中心化，让每个机器人独立规划自己的路径，从而降低整体的计算复杂度。同时，引入一个集中式的冲突消解机制，类似于交通灯，当检测到潜在冲突时，中央节点只负责协调冲突，而不是重新规划所有机器人的路径。
技术框架：整个系统包含两个主要部分：去中心化路径规划和集中式冲突消解。每个机器人使用自己的传感器信息和路径规划算法（具体算法未明确说明）独立生成路径。然后，将规划的路径发送到中央节点。中央节点负责检测所有机器人路径之间的潜在冲突。如果检测到冲突，中央节点会向部分机器人发送停止指令，使其在冲突区域外等待，直到冲突解决。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其混合架构，它结合了去中心化路径规划的效率和集中式冲突消解的安全性。与传统的集中式方法相比，它避免了全局路径规划的计算瓶颈。与完全去中心化的方法相比，它通过集中式的冲突消解机制有效避免了死锁。虚拟交通灯的概念是避免死锁的关键。
关键设计：论文中没有详细描述路径规划算法，重点在于冲突消解策略。中央节点需要高效地检测冲突，并选择合适的机器人进行停止。具体的冲突检测算法和机器人选择策略（例如，基于优先级或距离）在论文中没有详细说明。停止指令的发送时机和停止位置的选择也是关键，需要保证停止的机器人不会阻塞其他机器人的路径。
📊 实验亮点
仿真实验表明，该方法能够显著提高多机器人导航的成功率，并有效减少死锁现象。真实机器人实验分别在四足机器人和轮式机器人平台上验证了该系统的可行性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明该方法具有实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于仓库自动化、物流配送、智能交通、以及多机器人协同探索等领域。通过该方法，可以实现大规模机器人集群的高效、安全导航，提高生产效率，降低运营成本。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如动态环境下的机器人协同作业。
📄 摘要（原文）
We present a hybrid multi-robot coordination framework that combines decentralized path planning with centralized conflict resolution. In our approach, each robot autonomously plans its path and shares this information with a centralized node. The centralized system detects potential conflicts and allows only one of the conflicting robots to proceed at a time, instructing others to stop outside the conflicting area to avoid deadlocks. Unlike traditional centralized planning methods, our system does not dictate robot paths but instead provides stop commands, functioning as a virtual traffic light. In simulation experiments with multiple robots, our approach increased the success rate of robots reaching their goals while reducing deadlocks. Furthermore, we successfully validated the system in real-world experiments with two quadruped robots and separately with wheeled Duckiebots.