ドローンが空中で衝突しないようにする新しいアルゴリズム(New algorithm keeps drones from colliding in midair)

2023-03-30

2023-03-29 マサチューセッツ工科大学(MIT)

When multiple drones are working together in the same airspace, there’s a risk they might collide. But now AeroAstro researchers have created a trajectory-planning system that enables drones in the same airspace to always choose a safe path forward.
Credits:Courtesy of the researchers

MITの研究者は、ドローンが一緒に飛行する際に衝突しないようにするために、Robust MADERと呼ばれるマルチエージェント軌道プランナーを開発しました。
ドローンは衝突を避けるために軌道計画を送信しますが、パートナーのドローンの軌道に関する最新情報を持っていない場合、誤って衝突につながる経路を選択する可能性があります。Robust MADERは、エージェント間の通信が遅延した場合でも衝突のない軌道を生成し、ドローンの衝突を確実に回避します。
このアルゴリズムは、潜在的な衝突を避けるために、ドローンが新しい軌道にコミットする前に特定の時間だけ待機する遅延チェックステップを組み込んでいます。

＜関連情報＞

ロバストMADER：動的環境における通信遅延に頑健な分散型マルチエージェント軌道プランナー
Robust MADER: Decentralized Multiagent Trajectory Planner Robust to Communication Delay in Dynamic Environments

Kota Kondo, Reinaldo Figueroa, Juan Rached, Jesus Tordesillas, Parker C. Lusk, Jonathan P. How
arXiv Submitted on:10 Mar 2023
DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.06222

Communication delays can be catastrophic for multiagent systems. However, most existing state-of-the-art multiagent trajectory planners assume perfect communication and therefore lack a strategy to rectify this issue in real-world environments. To address this challenge, we propose Robust MADER (RMADER), a decentralized, asynchronous multiagent trajectory planner robust to communication delay. By always keeping a guaranteed collision-free trajectory and performing a delay check step, RMADER is able to guarantee safety even under communication delay. We perform an in-depth analysis of trajectory deconfliction among agents, extensive benchmark studies, and hardware flight experiments with multiple dynamic obstacles. We show that RMADER outperforms existing approaches by achieving a 100% success rate of collision-free trajectory generation, whereas the next best asynchronous decentralized method only achieves 83% success.