具有状态相关误差鲁棒性的输出反馈路径规划
机器人学
2022-05-17 v1
摘要
我们考虑受系统误差影响的测量下基于采样的反馈运动规划问题。我们之前的工作提出了输出反馈控制器，利用环境中的路标测量，通过二元性、控制李雅普诺夫与障碍函数(CLF, CBF)以及线性规划在可胞腔分解环境中导航。本文在该前期工作基础上提出一种新策略，允许使用受感知深度系统误差影响的测量（类似于视觉传感器可能生成的测量），而非精确的位移测量。因此，我们的新方法在采用不精确传感器时具有提供更鲁棒性能（带定量保证）的优势。我们在仿真中测试所提算法，以评估理论推导预测的方法性能极限。
引用
@article{arxiv.2205.07337,
title = {Output-Feedback Path Planning with Robustness to State-Dependent Errors},
author = {Mahroo Bahreinian and Roberto Tron},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07337},
year = {2022}
}
备注
This work has been submitted to the CDC conference 2022. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2203.04416