Incorporating Social Awareness into Control of Unknown Multi-Agent Systems: A Real-Time Spatiotemporal Tubes Approach
作者: Siddhartha Upadhyay, Ratnangshu Das, Pushpak Jagtap
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2025-10-29
💡 一句话要点
提出一种社会感知时空管道方法，用于控制未知多智能体系统，实现规定时间内到达目标。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 多智能体系统 社会感知 时空管道 实时控制 未知动态
📋 核心要点
- 现有方法难以在未知动态的多智能体系统中实现社会感知和规定时间内的任务完成，尤其是在动态环境中。
- 该论文提出了一种实时时空管道（STT）框架，通过社会感知指数量化智能体的合作程度，并在线合成管道。
- 通过仿真和硬件实验验证了该框架在安全性和时间性方面的有效性，以及其计算效率和对未知扰动的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种去中心化的控制框架，该框架将社会感知融入到具有未知动态的多智能体系统中，以在动态环境中实现规定的时间内到达、避开和停留的任务。每个智能体被分配一个社会感知指数，用于量化其合作或自私的程度，从而允许系统内存在异构的社会行为。在时空管道（STT）框架的基础上，我们提出了一个实时STT框架，该框架在线为每个智能体合成管道，同时捕捉其与其他智能体的社会互动。推导出一个闭式、无近似的控制律，以确保每个智能体保持在其不断演变的时空管道内，从而避免动态障碍物，同时以社会感知的方式防止智能体间的碰撞，并在规定的时间内到达目标。所提出的方法为安全性和时间性提供了形式化保证，并且计算量小、无模型且对未知扰动具有鲁棒性。通过仿真和2D全向硬件实验验证了该框架的有效性和可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在具有未知动态的多智能体系统中，如何实现社会感知下的规定时间内到达、避开和停留任务。现有方法通常难以处理智能体之间的复杂社会互动，并且缺乏对安全性和时间性的形式化保证。此外，许多方法依赖于精确的系统模型，对未知扰动的鲁棒性较差。
核心思路：论文的核心思路是利用时空管道（STT）的概念，为每个智能体规划一条安全的轨迹，同时考虑其与其他智能体的社会互动。通过引入社会感知指数，量化智能体的合作或自私程度，从而实现异构的社会行为。该方法旨在通过在线合成STT，实时适应动态环境和智能体间的互动。
技术框架：该框架采用去中心化的控制结构，每个智能体独立进行决策。主要流程包括：1) 为每个智能体分配社会感知指数；2) 基于当前环境信息和智能体间的社会互动，在线合成STT；3) 设计控制律，确保智能体保持在STT内，从而避免碰撞和到达目标。该框架的关键在于实时STT的生成和控制律的设计。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种实时STT框架，能够在线合成考虑社会互动的安全轨迹；2) 推导出一个闭式、无近似的控制律，保证智能体在STT内的运动，并实现规定时间内的任务完成；3) 该方法是模型无关的，对未知扰动具有鲁棒性。与现有方法相比，该方法更加灵活，能够适应动态环境和异构的社会行为。
关键设计：社会感知指数的设计用于量化智能体的合作程度，影响STT的形状和大小。控制律的设计需要保证智能体在STT内的运动，同时考虑避免碰撞和到达目标。STT的在线合成算法需要高效，以满足实时性要求。具体的参数设置和算法细节在论文中进行了详细描述，但此处无法完全展开。
📊 实验亮点
通过仿真和硬件实验验证了该框架的有效性和可扩展性。实验结果表明，该方法能够在动态环境中实现智能体的安全导航，并保证在规定时间内到达目标。此外，该方法对未知扰动具有鲁棒性，能够在一定程度上抵抗环境变化的影响。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于无人驾驶车辆、机器人编队、交通流量优化等领域。通过考虑智能体之间的社会互动，可以提高系统的效率和安全性。例如，在无人驾驶车辆中，可以利用该方法实现车辆之间的协同驾驶，减少交通拥堵和事故风险。在机器人编队中，可以实现机器人之间的灵活协作，完成复杂的任务。
📄 摘要（原文）
This paper presents a decentralized control framework that incorporates social awareness into multi-agent systems with unknown dynamics to achieve prescribed-time reach-avoid-stay tasks in dynamic environments. Each agent is assigned a social awareness index that quantifies its level of cooperation or self-interest, allowing heterogeneous social behaviors within the system. Building on the spatiotemporal tube (STT) framework, we propose a real-time STT framework that synthesizes tubes online for each agent while capturing its social interactions with others. A closed-form, approximation-free control law is derived to ensure that each agent remains within its evolving STT, thereby avoiding dynamic obstacles while also preventing inter-agent collisions in a socially aware manner, and reaching the target within a prescribed time. The proposed approach provides formal guarantees on safety and timing, and is computationally lightweight, model-free, and robust to unknown disturbances. The effectiveness and scalability of the framework are validated through simulation and hardware experiments on a 2D omnidirectional