EAST：基于规划与控制协同设计的环境感知安全跟踪
机器人学
2025-11-17 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
本文考虑未知环境中含移动障碍物的自主移动机器人导航问题。我们提出一种新方法以实现机器人运动计划的环境感知安全跟踪(EAST)，其集成了用于路径规划的障碍物间隙代价、用于机器人运动预测的凸可达集，以及用于动态障碍物规避的安全约束。EAST 根据局部感知的环境几何与动态调节机器人运动，从而在开阔区域快速运动，在狭窄通道或移动障碍物附近谨慎行为。我们的控制设计使用参考 governor——一种引导机器人运动并将路径跟踪与安全目标解耦的虚拟动力系统。尽管参考 governor 方法已用于静态环境中的安全跟踪控制，我们的关键贡献是利用带控制屏障函数(CBF)约束的凸优化将其扩展至动态环境。因此，我们的工作建立了参考 governor 技术与 CBF 技术在动态环境安全控制间的联系。我们在仿真与真实环境中验证了方法，涉及复杂障碍物配置与自然动态障碍物运动。
引用
@article{arxiv.2310.01363,
title = {EAST: Environment Aware Safe Tracking using Planning and Control Co-Design},
author = {Zhichao Li and Yinzhuang Yi and Zhuolin Niu and Nikolay Atanasov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.01363},
year = {2025}
}