Polygonal Cone Control Barrier Functions (PolyC2BF) for safe navigation in cluttered environments

要約

採掘、捜索救助、考古学探査などの分野では、狭く雑然とした環境でのロボットのリアルタイムで衝突のないナビゲーションを確保することが不可欠です。
確立された経路計画アルゴリズムの価値にもかかわらず、収束率や動的実行不可能性の処理において課題に直面することがよくあります。
コリジョン コーンなどの代替技術では、複雑な障害物のジオメトリを正確に表現するのが困難です。
この論文では、過大評価と計算の複雑さの問題に対処する、ポリゴン コーン コントロール バリア関数 (PolyC2BF) として知られる新しいカテゴリのコントロール バリア関数を紹介します。
提案された PolyC2BF は 2 次計画法 (QP) 問題として定式化され、複雑な環境で複数のロボットの衝突のない移動を促進するのに効果的であることが証明されています。
このアプローチの有効性は、雑然とした環境での四足歩行 (一輪車モデル) およびクレイジーフライ 2.1 (四回転モーター モデル) での PyBullet シミュレーションを通じてさらに実証されます。

要約(オリジナル)

In fields such as mining, search and rescue, and archaeological exploration, ensuring real-time, collision-free navigation of robots in confined, cluttered environments is imperative. Despite the value of established path planning algorithms, they often face challenges in convergence rates and handling dynamic infeasibilities. Alternative techniques like collision cones struggle to accurately represent complex obstacle geometries. This paper introduces a novel category of control barrier functions, known as Polygonal Cone Control Barrier Function (PolyC2BF), which addresses overestimation and computational complexity issues. The proposed PolyC2BF, formulated as a Quadratic Programming (QP) problem, proves effective in facilitating collision-free movement of multiple robots in complex environments. The efficacy of this approach is further demonstrated through PyBullet simulations on quadruped (unicycle model), and crazyflie 2.1 (quadrotor model) in cluttered environments.

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