基于可微优化控制屏障函数的安全导航与避障
机器人学
2023-11-23 v3
摘要
控制屏障函数（CBFs）已广泛应用于安全关键的机器人应用。然而，为机器人系统构建控制屏障函数仍是一项具有挑战性的任务。近来，基于可微优化的碰撞检测提供了一种方法，可计算导致两个凸形状相交的最小均匀缩放因子，并求该缩放因子的雅可比矩阵。在本文中，我们提出一个框架，利用该缩放因子并引入偏移量，系统性地定义用于避障任务的控制屏障函数。我们对所提控制屏障函数的连续性与连续可微性进行了理论分析。我们通过实验评估了所提控制屏障函数的行为，表明所得最优控制问题计算高效，可适用于实时机器人控制。我们首先使用二维移动机器人示例，随后在 Franka-Emika Research 3 (FR3) 机械臂上于仿真与实验中验证了我们的方法。
引用
@article{arxiv.2304.08586,
title = {Safe Navigation and Obstacle Avoidance Using Differentiable Optimization Based Control Barrier Functions},
author = {Bolun Dai and Rooholla Khorrambakht and Prashanth Krishnamurthy and Vinícius Gonçalves and Anthony Tzes and Farshad Khorrami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08586},
year = {2023}
}