Robust Dynamic Control Barrier Function Based Trajectory Planning for Mobile Manipulator

要約

高次元のロボットの動的軌道計画は、従来の計画アルゴリズムに多くの課題をもたらします。
既存の計画手法には、長い計算時間、複雑な障害物モデルに対処する能力の限界、これらの高次元システムにおける外乱や測定の不正確さへの考慮の欠如などの問題があります。
これらの課題に取り組むために、この論文では、ダイナミック コントロール バリア関数 (DCBF) と外乱オブザーバーを組み合わせてロバストなダイナミック コントロール バリア関数 (RDCBF) プランナーを作成する、新しい軌道計画アプローチを提案します。
このアプローチは、複雑な動的障害物がある環境での軌道計画を成功裏に実行しながら、外乱や測定の不確実性を考慮して、システムの安全性を確保し、正確な障害物回避を可能にします。
モバイルマニピュレータでの実験結果は、提案されたアプローチの優れた性能を示しています。

要約(オリジナル)

High-dimensional robot dynamic trajectory planning poses many challenges for traditional planning algorithms. Existing planning methods suffer from issues such as long computation times, limited capacity to address intricate obstacle models, and lack of consideration for external disturbances and measurement inaccuracies in these high-dimensional systems. To tackle these challenges, this paper proposes a novel trajectory planning approach that combines Dynamic Control Barrier Function (DCBF) with a disturbance observer to create a Robust Dynamic Control Barrier Function (RDCBF) planner. This approach successfully plans trajectories in environments with complex dynamic obstacles while accounting for external disturbances and measurement uncertainties, ensuring system safety and enabling precise obstacle avoidance. Experimental results on a mobile manipulator demonstrate outstanding performance of the proposed approach.

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