Obstacle Avoidance in Dynamic Environments via Tunnel-following MPC with Adaptive Guiding Vector Fields

要約

凹状の障害物がある動的環境で動作するロボットの運動制御方式を提案した。
モデル予測コントローラー (MPC) は、最適化問題で障害物情報を直接使用せずに衝突を確実に回避しながら、ロボットを目標位置に向けて駆動するように構築されています。
これは、適切に設計された後退地平線経路の追跡性能を保証することによって達成されます。
パスは、フリー ワークスペースのサブスペースで定義されたガイド ベクトル フィールドを使用して計算されます。サブスペース内の各ポイントは、すべての障害物までの最小距離の基準を満たします。
制御スキームの有効性は、シミュレーションによって示されます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a motion control scheme for robots operating in a dynamic environment with concave obstacles. A Model Predictive Controller (MPC) is constructed to drive the robot towards a goal position while ensuring collision avoidance without direct use of obstacle information in the optimization problem. This is achieved by guaranteeing tracking performance of an appropriately designed receding horizon path. The path is computed using a guiding vector field defined in a subspace of the free workspace where each point in the subspace satisfies a criteria for minimum distance to all obstacles. The effectiveness of the control scheme is illustrated by means of simulation.

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