Safe Robot Control using Occupancy Grid Map-based Control Barrier Function (OGM-CBF)

要約

未知の環境における安全な制御は、ロボット工学における重要な課題です。
コントロール バリア機能 (CBF) はシステムの安全性を保証するために広く使用されていますが、多くの場合、事前に定義された障害物がある既知の環境を想定しています。
提案された方法は、知覚センサー入力から直接 CBF を構築し、3D 運動学ロボット運動モデルに新しい 1 次バリア関数を導入します。
提案された CBF は、占有グリッド マッピング (OGM) と符号付き距離関数 (SDF) を組み合わせて構築されます。
OGM フレームワークはセンサー入力を抽象化し、占有マップを生成できるあらゆるセンサー モダリティとソリューションの互換性を実現します。
さらに、OGM は、現在のデータと以前にマッピングされたデータの両方を統合することにより、ロボットの動作軌跡に沿った状況認識を強化します。
SDF は、OGM によって定義された複雑な障害物の形状をリアルタイムで計算可能な値にカプセル化し、この方法で任意の形状の障害物を処理できるようにします。
これにより、障害物の数や形状に関係なく、ロボット上の各ポイントに対して CBF-QP 最適化における単一の制約が有効になります。
提案されたアプローチの有効性は、CARLA シミュレーターでの自動運転のシミュレーションと、この方法の簡略化された 2D バージョンを使用した産業用移動ロボットによる現実世界の実験を通じて実証されます。

要約(オリジナル)

Safe control in unknown environments is a significant challenge in robotics. While Control Barrier Functions (CBFs) are widely used to guarantee system safety, they often assume known environments with predefined obstacles. The proposed method constructs CBFs directly from perception sensor input and introduces a new first-order barrier function for a 3D kinematic robot motion model. The proposed CBF is constructed by combining Occupancy Grid Mapping (OGM) and Signed Distance Functions (SDF). The OGM framework abstracts sensor inputs, making the solution compatible with any sensor modality capable of generating occupancy maps. Moreover, the OGM enhances situational awareness along the robot’s motion trajectory, by integrating both current and previously mapped data. The SDF encapsulates complex obstacle shapes defined by OGM into real-time computable values, enabling the method to handle obstacles of arbitrary shapes. This enables a single constraint in the CBF-QP optimization for each point on the robot, regardless of the number or shape of obstacles. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through simulations on autonomous driving in the CARLA simulator and real-world experiments with an industrial mobile robot, using a simplified 2D version of the method.

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