要約
この論文では、ナビゲーションと動的衝突回避を実現するために、連続時間領域の一輪車モデルを備えたロボット用の時変制御バリア関数 (CBF) に基づくセーフティ クリティカル コントローラーを提案します。
以前の研究とは異なり、私たちが提案したアプローチは、障害物との衝突を回避するために線速度と角速度の両方を制御でき、制御変数の欠如による制限された制御性能の制限を克服します。
ロボットが目的地に確実に到着するように、制御リアプノフ関数 (CLF) も設計します。
当社のセーフティ クリティカル コントローラーは、制約として CLF と CBF を組み込んだ 2 次計画 (QP) 最適化問題として定式化され、ナビゲーションと動的衝突回避のためのリアルタイム アプリケーションを可能にします。
提案したアプローチの有効性を検証するために数値シミュレーションが実行されます。
要約(オリジナル)
In this paper, we propose a safety-critical controller based on time-varying control barrier functions (CBFs) for a robot with an unicycle model in the continuous-time domain to achieve navigation and dynamic collision avoidance. Unlike previous works, our proposed approach can control both linear and angular velocity to avoid collision with obstacles, overcoming the limitation of confined control performance due to the lack of control variable. To ensure that the robot reaches its destination, we also design a control Lyapunov function (CLF). Our safety-critical controller is formulated as a quadratic program (QP) optimization problem that incorporates CLF and CBFs as constraints, enabling real-time application for navigation and dynamic collision avoidance. Numerical simulations are conducted to verify the effectiveness of our proposed approach.
arxiv情報
| 著者 | Jihao Huang,Zhitao Liu,Jun Zeng,Xuemin Chi,Hongye Su |
| 発行日 | 2023-07-17 04:01:51+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google