面向非高斯信念空间机器人的风险感知控制
机器人学
2024-03-28 v2
摘要
本文研究自主机器人的安全关键控制问题，考虑了由未建模动态和噪声传感器引起的普遍不确定性。为考虑这些不确定性，通常部署概率状态估计器以获得可能状态的信念。具体而言，粒子滤波器（PFs）可处理机器人状态中任意非高斯分布。本工作中，我们定义了连续-离散粒子滤波器的信念状态与信念动力学，并在底层信念空间中构造安全集。我们设计了一个控制器，可证明将机器人的信念状态保持在该安全集内。由此，我们确保机器人未知状态违反安全规范（如避开危险区域）的风险是有界的。我们提供了作为 ROS2 包的开源实现，并在涉及高维信念空间的仿真与硬件实验中评估了该方案。
引用
@article{arxiv.2309.12857,
title = {Risk-aware Control for Robots with Non-Gaussian Belief Spaces},
author = {Matti Vahs and Jana Tumova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12857},
year = {2024}
}