EAST: Environment Aware Safe Tracking using Planning and Control Co-Design

要約

このペーパーでは、障害物が動いている未知の環境での自律モバイルロボットナビゲーションの問題を検討します。
パス計画の障害物クリアランスコスト、ロボットモーション予測のための凸状の到達可能なセット、動的障害物回避の安全上の制約を統合するロボットモーションプランの環境認識安全追跡（東）を達成するための新しい方法を提案します。
東部は、局所的に感知された環境の形状とダイナミクスに従ってロボットの動きを適応させ、広いオープンエリアでの速い動きと、狭い通路や移動障害物での慎重な行動につながります。
当社のコントロール設計では、ロボットの動きを導き、パストラッキングと安全性の目的を切り離す仮想動的システムであるリファレンスガバナーを使用しています。
参照ガバナーの方法は静的環境での安全な追跡制御に使用されていますが、私たちの重要な貢献は、制御バリア関数（CBF）制約を伴う凸最適化を使用した動的環境への拡張です。
したがって、私たちの仕事は、動的環境での安全な制御のための参照ガバナーのテクニックとCBFテクニックの間の関係を確立します。
複雑な障害物の構成と自然な動的障害物の動きを特徴とする、シミュレートされた現実世界の環境でのアプローチを検証します。

要約(オリジナル)

This paper considers the problem of autonomous mobile robot navigation in unknown environments with moving obstacles. We propose a new method to achieve environment-aware safe tracking (EAST) of robot motion plans that integrates an obstacle clearance cost for path planning, a convex reachable set for robot motion prediction, and safety constraints for dynamic obstacle avoidance. EAST adapts the motion of the robot according to the locally sensed environment geometry and dynamics, leading to fast motion in wide open areas and cautious behavior in narrow passages or near moving obstacles. Our control design uses a reference governor, a virtual dynamical system that guides the robot’s motion and decouples the path tracking and safety objectives. While reference governor methods have been used for safe tracking control in static environments, our key contribution is an extension to dynamic environments using convex optimization with control barrier function (CBF) constraints. Thus, our work establishes a connection between reference governor techniques and CBF techniques for safe control in dynamic environments. We validate our approach in simulated and real-world environments, featuring complex obstacle configurations and natural dynamic obstacle motion.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google