A Safe Hybrid Control Framework for Car-like Robot with Guaranteed Global Path-Invariance using a Control Barrier Function

要約

この作業は、障害物の回避、グローバルな収束、安全性を備えた車のようなロボットのハイブリッドフレームワークを提案します。安全性はパスの不変性と解釈されます。つまり、ロボットがパスに収束すると、パスを離れることはありません。
障害物がパスの周りにあることができるアプリオリの障害のない実行可能なパスを考えると、タスクは、パスに到達してから障害物を避けてから、それを離れることなくパスにとどまることです。
問題は2つの段階で解決されます。
まず、パスに沿って「タイトな」障害のない近隣を定義し、ローカルコントローラーを設計して、パスとパスの不変性への収束を確保します。
制御バリア機能技術は、ローカルパス不変コントローラーが定義されていない特異点ポイントからシステムを遠ざけるための制御設計に関与しています。
第二に、このローカルパス不変コントローラーをパス不変性保証なしの既存の文献からグローバル追跡コントローラーと統合するハイブリッドコントロールフレームワークを設計し、任意の位置から目的のパス、つまりグローバル収束に収束を保証します。
このフレームワークは、パスの不変性とセンサーノイズへの堅牢性を保証します。
詳細なシミュレーション結果は、提案されたスキームの有効性を確認します。

要約(オリジナル)

This work proposes a hybrid framework for car-like robots with obstacle avoidance, global convergence, and safety, where safety is interpreted as path invariance, namely, once the robot converges to the path, it never leaves the path. Given a priori obstacle-free feasible path where obstacles can be around the path, the task is to avoid obstacles while reaching the path and then staying on the path without leaving it. The problem is solved in two stages. Firstly, we define a “tight” obstacle-free neighborhood along the path and design a local controller to ensure convergence to the path and path invariance. The control barrier function technology is involved in the control design to steer the system away from its singularity points, where the local path invariant controller is not defined. Secondly, we design a hybrid control framework that integrates this local path-invariant controller with any global tracking controller from the existing literature without path invariance guarantee, ensuring convergence from any position to the desired path, namely, global convergence. This framework guarantees path invariance and robustness to sensor noise. Detailed simulation results affirm the effectiveness of the proposed scheme.

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