复杂环境中的动态安全：基于泊松方程的安全滤波器合成
机器人学
2025-05-13 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
为机器人系统在复杂和动态变化的环境中合成安全集是一个具有挑战性的问题。解决这一问题可实现保证安全控制动作的安全滤波器构造，尤其是通过采用控制屏障函数(CBF)。本文提出一种算法，从感知数据生成安全集，利用椭圆偏微分方程，即泊松方程。给定一个局部占用图，我们在泊松方程受Dirichlet边界条件求解，采用一种新颖的 forcing function。具体而言，我们设计一种光滑的引导向量场，编码用于安全的梯度信息。结果是对一个变分问题的求解，其唯一最小化器——一种安全函数——刻画了安全集。建立了理论结果后，我们说明了如何在CBF-based安全滤波中使用安全函数。通过在四足机器人和人形机器人上进行硬件演示，显示我们合成方法的实时性能，这些机器人在动态变化的障碍物充满环境中进行导航。
引用
@article{arxiv.2505.06794,
title = {Dynamic Safety in Complex Environments: Synthesizing Safety Filters with Poisson's Equation},
author = {Gilbert Bahati and Ryan M. Bena and Aaron D. Ames},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.06794},
year = {2025}
}