控制障碍函数与人工势场用于避障的比较分析
机器人学
2020-10-21 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
人工势场（APFs）及其变体几乎是40年来移动机器人和机械臂碰撞避免的中坚方法。其模型无关性、易于实现和实时性能在其多年持续成功中起了很大作用。另一方面，控制障碍函数（CBFs）是较新的发展，通常以标称控制器上的滤波器形式用于实时保证非线性系统的安全性。本文中，我们探讨APFs与CBFs之间的联系。在理论层面，我们证明APFs是CBFs的特例：给定APF可得到一个CBF，反之则不成立。此外，我们证明由APF得到的CBF具有额外的有益性质，并可应用于非线性系统。在实践中，我们在简单示例以及四旋翼的避障背景下比较了APFs和CBFs的性能，两者均在仿真中以及使用机载传感的硬件上进行了测试。这些比较表明CBFs优于APFs。
引用
@article{arxiv.2010.09819,
title = {Comparative Analysis of Control Barrier Functions and Artificial Potential Fields for Obstacle Avoidance},
author = {Andrew Singletary and Karl Klingebiel and Joseph Bourne and Andrew Browning and Phil Tokumaru and Aaron Ames},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09819},
year = {2020}
}
备注
8 pages, submitted to RA-L