Control Strategies for Pursuit-Evasion Under Occlusion Using Visibility and Safety Barrier Functions

要約

この論文は、閉塞を伴う環境における追跡と出口の問題のための制御戦略を開発します。
私たちは、見通しの妨害にもかかわらず、モバイル追跡者がモバイルエヴァーダーをその視野内（FOV）内に保つという課題に対処します。
FOVの署名された距離関数（SDF）は、追跡者の制御入力に対する制御バリア関数（CBF）制約として可視性を策定するために使用されます。
同様に、障害物回避は、障害物セットのSDFに基づいたCBF制約として定式化されます。
可視性と安全性のCBFはリプシッツ連続的ですが、それらはどこにでも微分可能ではなく、一般化された勾配の使用が必要です。
非微妙な追求を達成するために、サンプリングベースの運動力学プランナーを使用してEvaderの可視性につながる参照制御軌道を生成します。
追跡者は、CBF制約の下での凸最適化を介してこの参照を追跡します。
Carlaシミュレーションと現実世界のロボット実験でのアプローチを検証し、重度の閉塞や動的なエヴァーダーの動きでさえ、オンボードセンシングのみを使用した視認性メンテナンスの成功を実証します。

要約(オリジナル)

This paper develops a control strategy for pursuit-evasion problems in environments with occlusions. We address the challenge of a mobile pursuer keeping a mobile evader within its field of view (FoV) despite line-of-sight obstructions. The signed distance function (SDF) of the FoV is used to formulate visibility as a control barrier function (CBF) constraint on the pursuer’s control inputs. Similarly, obstacle avoidance is formulated as a CBF constraint based on the SDF of the obstacle set. While the visibility and safety CBFs are Lipschitz continuous, they are not differentiable everywhere, necessitating the use of generalized gradients. To achieve non-myopic pursuit, we generate reference control trajectories leading to evader visibility using a sampling-based kinodynamic planner. The pursuer then tracks this reference via convex optimization under the CBF constraints. We validate our approach in CARLA simulations and real-world robot experiments, demonstrating successful visibility maintenance using only onboard sensing, even under severe occlusions and dynamic evader movements.

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