要約
未知の環境におけるリアルタイムナビゲーションは、特に予期せぬ（モデル化されていない）外乱が発生した場合、依然として困難なタスクである。本論文では、1)ロバスト制御リアプノフ値関数(R-CLVF)と2)高速安全追跡(FaSTrack)フレームワークの概念を融合した、安全帰還高速安全追跡(SR-F)フレームワークを提案する。SR-Fは、真のシステムのモデルと簡略化された計画モデルの間でR-CLVFをオフラインで計算する。オンラインでは、計画アルゴリズムが簡略化された計画空間内の軌道を生成するために使用され、R-CLVFは、計画モデルに対して指数関数的に安定化するトラッキングコントローラを提供するために使用されます。予期せぬ外乱が発生した場合、提案するSR-Fアルゴリズムは、真のシステムがプランニングモデルに回復する手段を提供する。このメカニズムを利用して、オープンな環境においてプランニングモデルを“ジャンプ”させることで人工的な外乱を誘発し、より高速なナビゲーションを強制する。従って、このアルゴリズムは予期しない真の擾乱を拒絶し、ナビゲーション速度を加速することができる。本フレームワークを10次元クアッドローターシステムを用いて検証し、SR-Fが安全性を維持しながら、経験的にオリジナルのFaSTrackより20％高速であることを示す。
要約(オリジナル)
Real-time navigation in a priori unknown environment remains a challenging task, especially when an unexpected (unmodeled) disturbance occurs. In this paper, we propose the framework Safe Returning Fast and Safe Tracking (SR-F) that merges concepts from 1) Robust Control Lyapunov-Value Functions (R-CLVF), and 2) the Fast and Safe Tracking (FaSTrack) framework. The SR-F computes an R-CLVF offline between a model of the true system and a simplified planning model. Online, a planning algorithm is used to generate a trajectory in the simplified planning space, and the R-CLVF is used to provide a tracking controller that exponentially stabilizes to the planning model. When an unexpected disturbance occurs, the proposed SR-F algorithm provides a means for the true system to recover to the planning model. We take advantage of this mechanism to induce an artificial disturbance by “jumping” the planning model in open environments, forcing faster navigation. Therefore, this algorithm can both reject unexpected true disturbances and accelerate navigation speed. We validate our framework using a 10D quadrotor system and show that SR-F is empirically 20\% faster than the original FaSTrack while maintaining safety.
arxiv情報
| 著者 | Zheng Gong,Boyang Li,Sylvia Herbert |
| 発行日 | 2024-04-03 05:28:44+00:00 |
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