Robotic Shepherding in Cluttered and Unknown Environments using Control Barrier Functions

要約

この論文では、ロボット犬を使用して、雑然とした未知の環境でロボット羊の集団を誘導するように設計された新しい制御方法論を紹介します。
犬のエージェントは環境を継続的にスキャンし、羊を最終目的地に導くための安全な軌道を計算します。
提案された最適化ベースのコントローラーは、コントロール バリア機能 (CBF) を使用して、羊が基準軌道から望ましい距離内に存在することを保証します。
追加の CBF 制約が同時に採用され、エージェント間および障害物の衝突を確実に回避します。
提案されたアプローチの有効性はシミュレーションで厳密にテストされ、複雑で乱雑な環境内でロボット羊の群れの成功が実証されました。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel control methodology designed to guide a collective of robotic-sheep in a cluttered and unknown environment using robotic-dogs. The dog-agents continuously scan the environment and compute a safe trajectory to guide the sheep to their final destination. The proposed optimization-based controller guarantees that the sheep reside within a desired distance from the reference trajectory through the use of Control Barrier Functions (CBF). Additional CBF constraints are employed simultaneously to ensure inter-agent and obstacle collision avoidance. The efficacy of the proposed approach is rigorously tested in simulation, which demonstrates the successful herding of the robotic-sheep within complex and cluttered environments.

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