基于控制屏障函数的自适应采样运动规划

基于采样的算法，如快速扩展随机树（RRT）及其变体，已被广泛用于运动规划。控制屏障函数（CBF）近来被提出用于综合安全关键系统的控制器。在本文中，我们将基于RRT算法的有效性与CBF提供的安全保证相结合，提出一种称为CBF-RRT$^*$的方法。CBF用于RRT$^*$的局部轨迹规划，避免对扩展路径进行显式碰撞检测。我们证明CBF-RRT$^*$保持了RRT$^*$的概率完备性。此外，为提高算法的采样效率，我们为算法配备了一种自适应采样过程，该过程基于用于重要性采样（IS）的交叉熵方法（CEM）。该过程利用样本树将采样聚焦于构型空间中有希望的区域。我们通过仿真示例展示了所提算法的有效性。