Energy Sufficiency in Unknown Environments via Control Barrier Functions

要約

バッテリー駆動のロボット システムのエネルギーを十分に維持することは、長期的なミッションには不可欠です。
この機能は、ロボットがエネルギー切れにならないことを常に保証しながら、さまざまなタイプの環境や幅広いミッションに対処できる十分な柔軟性を備えている必要があります。
この研究では、あらゆるパス プランナーの上に適用できるエネルギー充足層を提供し、ミッション実行中のロボットのエネルギー消費を保証する、コントロール バリア機能 (CBF) に基づくフレームワークを紹介します。
実際には、ダブル シグモイド関数を使用して一般的なパス プランナーの出力を平滑化し、次に CBF を使用して、シングル インテグレーターと一輪車の運動学で記述されたロボットの平滑化されたパスに沿ったエネルギーの十分性を確保します。
物理ベースのロボット シミュレータと、完全なローカリゼーションおよびマッピング スタックを備えた実際のロボットを使用した結果を示し、アプローチの有効性を示します。

要約(オリジナル)

Maintaining energy sufficiency of a battery-powered robot system is a essential for long-term missions. This capability should be flexible enough to deal with different types of environment and a wide range of missions, while constantly guaranteeing that the robot does not run out of energy. In this work we present a framework based on Control Barrier Functions (CBFs) that provides an energy sufficiency layer that can be applied on top of any path planner and provides guarantees on the robot’s energy consumption during mission execution. In practice, we smooth the output of a generic path planner using double sigmoid functions and then use CBFs to ensure energy sufficiency along the smoothed path, for robots described by single integrator and unicycle kinematics. We present results using a physics-based robot simulator, as well as with real robots with a full localization and mapping stack to show the validity of our approach.

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