Reactive Robot Navigation Using Quasi-conformal Mappings and Control Barrier Functions

要約

この論文では、乱雑な環境における安全な反応型ナビゲーションタスクに適したロボット制御アルゴリズムを紹介します。
提案されたアプローチは、ロボットのワークスペースを、すべての障害物領域が閉じたボールである人工表現である \emph{ボール ワールド} に変換することで構成されます。
外受容センサーの読み取り値を使用して取得された、環境内の障害物の多面体​​表現から開始して、準等角マッピングとメオビウス変換を使用して、ボール状の障害物への計算効率の高いマッピングが構築されます。
ボールワールドの幾何学的形状は、安全性とデッドロックの不在の両方を保証し、衝突のないロボットの動作を保証するために採用されたコントロールバリア機能によって達成される、証明された安全なナビゲーションタスクに適しています。
提案されたナビゲーション アルゴリズムのパフォーマンスは、マニピュレーターや移動ロボットなど、さまざまなタイプのロボット システムを使用して実行される広範なシミュレーションと実験を通じて紹介および分析されます。

要約(オリジナル)

This paper presents a robot control algorithm suitable for safe reactive navigation tasks in cluttered environments. The proposed approach consists of transforming the robot workspace into the \emph{ball world}, an artificial representation where all obstacle regions are closed balls. Starting from a polyhedral representation of obstacles in the environment, obtained using exteroceptive sensor readings, a computationally efficient mapping to ball-shaped obstacles is constructed using quasi-conformal mappings and M\’obius transformations. The geometry of the ball world is amenable to provably safe navigation tasks achieved via control barrier functions employed to ensure collision-free robot motions with guarantees both on safety and on the absence of deadlocks. The performance of the proposed navigation algorithm is showcased and analyzed via extensive simulations and experiments performed using different types of robotic systems, including manipulators and mobile robots.

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