N-dimensional Convex Obstacle Avoidance using Hybrid Feedback Control (Extended version)

要約

この論文は、任意の形状とサイズの凸状障害物を含む先験的に未知の n 次元環境におけるロボットの自律ナビゲーション問題を扱います。
我々は、事前定義された目標位置へのロボットの安全かつグローバルな漸近収束を保証するハイブリッドフィードバック制御スキームを提案します。
提案された制御戦略は、障害物への近接性とロボットとロボットの間の明確な直線経路の利用可能性に基づいて、ロボットが目標へ移動モードまたは障害物回避モードのいずれかで動作できるようにする切り替えメカニズムに依存しています。
ターゲット。
障害物回避モードでは、ロボットは回避対象の障害物とターゲットが交差する 2 次元平面内で移動するように制約され、その経路を戻ることができなくなります。
提案されたハイブリッド フィードバック コントローラーの有効性は、2 次元および 3 次元環境でのシミュレーションを通じて実証されます。

要約(オリジナル)

This paper addresses the autonomous robot navigation problem in a priori unknown n-dimensional environments containing convex obstacles of arbitrary shapes and sizes. We propose a hybrid feedback control scheme that guarantees safe and global asymptotic convergence of the robot to a predefined target location. The proposed control strategy relies on a switching mechanism allowing the robot to operate either in the move-to-target mode or the obstacle-avoidance mode, based on its proximity to the obstacles and the availability of a clear straight path between the robot and the target. In the obstacle-avoidance mode, the robot is constrained to move within a two-dimensional plane that intersects the obstacle being avoided and the target, preventing it from retracing its path. The effectiveness of the proposed hybrid feedback controller is demonstrated through simulations in two-dimensional and three-dimensional environments.

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