Hybrid Feedback Control Design for Non-Convex Obstacle Avoidance

要約

我々は、最初の位置と最初の位置を結ぶ安全な経路が少なくとも 1 つ存在する限り、相互に近接することができる任意の非凸形状の障害物を含む 2 次元環境で動作するロボットのための自律ナビゲーション アルゴリズムを開発します。
ターゲットの位置。
障害物回避戦略の設計を容易にするために、非保守的な方法で非凸障害物を (仮想的に) 修正する手段的変換が導入されています。
提案されたナビゲーション アプローチは、修正された障害物のない作業空間の前方不変性を確保しながら、ターゲット位置の全体的な漸近安定化を保証するハイブリッド フィードバックに依存しています。
提案されたハイブリッド フィードバック コントローラーは、変更された障害物占有作業空間に対するロボットの近接性に基づいて、目標移動モードと障害物回避モードの間のゼノフリー切り替えを保証します。
最後に、提案されたハイブリッド コントローラーのセンサー ベースの実装のためのアルゴリズム手順を提供し、いくつかの数値シミュレーションを通じてその有効性を検証します。

要約(オリジナル)

We develop an autonomous navigation algorithm for a robot operating in two-dimensional environments containing obstacles, with arbitrary non-convex shapes, which can be in close proximity with each other, as long as there exists at least one safe path connecting the initial and the target location. An instrumental transformation that modifies (virtually) the non-convex obstacles, in a non-conservative manner, is introduced to facilitate the design of the obstacle-avoidance strategy. The proposed navigation approach relies on a hybrid feedback that guarantees global asymptotic stabilization of a target location while ensuring the forward invariance of the modified obstacle-free workspace. The proposed hybrid feedback controller guarantees Zeno-free switching between the move-to-target mode and the obstacle-avoidance mode based on the proximity of the robot with respect to the modified obstacle-occupied workspace. Finally, we provide an algorithmic procedure for the sensor-based implementation of the proposed hybrid controller and validate its effectiveness via some numerical simulations.

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