Feasible Space Monitoring for Multiple Control Barrier Functions with application to Large Scale Indoor Navigation

要約

複数の時間依存制御バリア関数 (CBF) ベースの制約を受ける二次計画法 (QP) は、セーフティ クリティカルなコントローラーの設計に使用されてきました。
ただし、複数の CBF 制約の対象となる QP に対する解が常に存在することを保証することは簡単ではありません。
QP の実行可能な解空間をその体積の観点から定量化します。
バリア機能の互換性を促進し、常にソリューションの存在を促進する、新しい実現可能な空間体積監視制御バリア機能を紹介します。
我々は、このアプローチが実現可能性を高めるだけでなく、公称コントローラーのゲインなどのハイパーパラメーターの変化に対する感度の低下を示すことを経験的に示しています。
最後に、グローバル プランナーと組み合わせて、AWS 病院のガゼボ環境における人間間のナビゲーションのためのコントローラーを評価します。
提案されたコントローラは、実現可能性を維持する点で標準 CBF-QP コントローラよりも優れていることが実証されています。

要約(オリジナル)

Quadratic programs (QP) subject to multiple time-dependent control barrier function (CBF) based constraints have been used to design safety-critical controllers. However, ensuring the existence of a solution at all times to the QP subject to multiple CBF constraints is non-trivial. We quantify the feasible solution space of the QP in terms of its volume. We introduce a novel feasible space volume monitoring control barrier function that promotes compatibility of barrier functions and, hence, existence of a solution at all times. We show empirically that our approach not only enhances feasibility but also exhibits reduced sensitivity to changes in the hyperparameters such as gains of nominal controller. Finally, paired with a global planner, we evaluate our controller for navigation among humans in the AWS Hospital gazebo environment. The proposed controller is demonstrated to outperform the standard CBF-QP controller in maintaining feasibility.

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