基于递增构建的占据网格图上准Holonomic机器人闭形式双屏障CBF安全滤波器
机器人学
2026-05-26 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
我们提出了一种针对在递增构建的占据网格图上实现准Holonomic机器人实时安全速度控制的双屏障控制屏障函数（CBF）安全滤波器。随着机器人探索未知环境，未映射的区域会引入不可消除的不确定性，因为超出探索前沿的障碍几何结构是未知的，进入此类区域会增加碰撞风险，尤其是对于前向传感器而言。为此，我们强制执行两个约束：避免映射的障碍物以及限制进入未探索区域。这两个约束均从占据网格的符号距离场中解析推导，得到一种仅需在每个周期内进行小规模线性方程求解的闭形式安全滤波器。在制约资源的平台上（如树莓派），由于SLAM和规划已消耗大量计算资源，本文所提滤波器的低开销可保留资源。自适应增益计划在信息丰富的区域放宽前沿约束，在已映射区域紧固前沿约束，以提高探索效率同时维持安全。该滤波器以速度空间运作，作为最小侵入性的校正，并可与任意名义控制器（包括学习方法）进行组合。基于PX4控制的四旋翼机硬件飞行实验表明，在多个室内运行中实现零碰撞。
引用
@article{arxiv.2605.05182,
title = {A Closed-Form Dual-Barrier CBF Safety Filter for Holonomic Robots on Incrementally Built Occupancy Grid Maps},
author = {Himanshu Paudel and Basanta Joshi and Dhirendra Raj Madai and Alina Bartaula and Biman Rimal and Sanjay Neupane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05182},
year = {2026}
}