具有学习SE(3)哈密顿动力学系统的安全自主导航
机器人学
2022-04-11 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
在未知环境中的安全自主导航是移动机器人的一个重要问题。本文提出了从轨迹数据中学习移动机器人动力学模型并综合具有安全性和稳定性保证的跟踪控制器的技术。刚体机器人的状态通常包含其位置、姿态和广义速度，并满足哈密顿运动方程。我们不使用手动推导的动力学模型，而是使用状态-控制轨迹数据集来训练一个表示为神经常微分方程（ODE）网络的平移等变非线性哈密顿模型。学习到的哈密顿模型用于综合基于能量整形的无源性控制器，并推导出保证安全收敛至期望参考位姿的条件。我们实现了基于从障碍物距离测量中获得的安全约束的期望路径自适应跟踪。机器人能量与安全约束违反距离之间的权衡用于沿期望路径自适应地调整参考位姿。我们在未知环境中导航的模拟六旋翼机器人上演示了我们的安全自适应控制器。
引用
@article{arxiv.2112.04639,
title = {Safe Autonomous Navigation for Systems with Learned SE(3) Hamiltonian Dynamics},
author = {Zhichao Li and Thai Duong and Nikolay Atanasov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04639},
year = {2022}
}