结合视觉惯性 SLAM 与控制障碍函数的遥操作以保障复杂环境中 MAV 的安全导航

在本文中，我们考虑由非专家遥操作的微型飞行器（MAV）系统，并引入一种感知安全滤波器，该滤波器利用控制障碍函数（CBF），结合视觉惯性同步定位与建图（VI-SLAM）和密集 3D 占据栅格地图，以保障在复杂和非结构化环境中的安全导航。我们的系统仅依赖机载 IMU 测量、立体红外图像和深度图像，并在遥操作输入被认为不安全时自动进行修正。我们将 3D 空间中的某点定义为不安全，如果其满足以下两个条件之一：(i) 被障碍物占据，或 (ii) 仍未被映射。在每个时间步，VI-SLAM 通过融合机载测量值更新环境的占据地图，并构建一个 CBF 来参数化 3D 空间中的（不）安全区域。给定 CBF 和来自 VI-SLAM 模块的状态反馈，安全滤波器计算出一个经过认证的最佳匹配遥操作输入的参考指令，同时满足由 CBF 编码的安全约束。与现有的基于感知的安全控制框架相比，我们直接闭环了感知 - 动作回路，并展示了在不依赖任何外部基础设施或环境先验知识的情况下，结合实时 VI-SLAM 实现完整安全控制的能力。我们在仅使用机载传感和计算的实时 MAV 实验中验证了该感知安全滤波器的有效性，结果表明，尽管遥操作者发送任意输入，被遥操作的 MAV 仍能够安全地穿越未知环境。