连续时空下随机轨迹的保守碰撞预测与规避
人工智能
2014-05-13 v2 多智能体系统
机器人学
摘要
现有关于多智能体碰撞预测与规避的工作通常假设离散时间轨迹具有高斯不确定性或完全是确定性的。我们提出了一种方法，即使对于连续的随机轨迹也能检测碰撞，唯一的限制是必须能够计算均值和方差。为此，我们利用概率界推导判据函数，其负号可证明指示可能的碰撞。对于 Lipschitz 判据函数，我们提供了一种算法以快速找到负值或证明其不存在。我们提出了一种迭代策略搜索方法，避免了先前的离散化，并以可调节的高确定性生成无碰撞轨迹。我们使用固定优先级和基于拍卖的协议来协调迭代规划过程，并对我们的方法进行了测试。结果在反馈控制对象的避撞仿真中给出。
引用
@article{arxiv.1402.4157,
title = {Conservative collision prediction and avoidance for stochastic trajectories in continuous time and space},
author = {Jan-Peter Calliess and Michael Osborne and Stephen Roberts},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.4157},
year = {2014}
}
备注
This preprint is an extended version of a conference paper that is to appear in \textit{Proceedings of the 13th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2014)}