时变扰动下安全实时重规划的自适应安全裕度估计
机器人学
2021-10-08 v1
摘要
实时安全导航具有挑战性，因为工程师需要处理不确定的车辆动力学、可变外部扰动以及不完善的控制器。一种常见的安全策略是通过人工定义的裕度来膨胀障碍物。然而，任意静态裕度在更具动态性的场景中往往失效，并且对于大多数存在随时间变化扰动的设置而言，采用最坏情况假设过于保守。在这项工作中，我们提出了一种折中方案：自适应调整的实时安全裕度。在离线阶段，我们使用蒙特卡洛模拟为多个扰动不确定性级别预计算一个安全裕度库。随后在运行时，我们的系统估计当前扰动级别以查询相关联的安全裕度，从而在安全性与性能之间实现最佳权衡。我们通过大量仿真和真实飞行测试验证了我们的方法。我们表明，我们的自适应方法显著优于静态裕度，使车辆能够在保持安全的同时以比最坏情况静态裕度快至多1.5倍的速度运行。视频：https://youtu.be/SHzKHSUjdUU
引用
@article{arxiv.2110.03119,
title = {Adaptive Safety Margin Estimation for Safe Real-Time Replanning under Time-Varying Disturbance},
author = {Cherie Ho and Jay Patrikar and Rogerio Bonatti and Sebastian Scherer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03119},
year = {2021}
}