SafeGuardPF：未知与动态环境中移动机器人的安全保证反应式势场
机器人学
2016-09-23 v1 多智能体系统
系统与控制
摘要
在未知与动态环境中，具有可证明避碰能力的自主导航仍然是一个挑战，尤其是当存在移动障碍物时。面对移动障碍物，一种流行的避碰方法是基于模型预测算法，然而这可能在计算上代价高昂。因此，我们在此采用反应式势场方法。在每个周期中，所提出的方法仅需要相对于最近障碍物点的当前机器人状态来找到当前位置的势场；因此，它具有更高的计算效率，并且更适合扩展到多智能体场景。我们这里的主要贡献是将基于反应式势场的运动控制器写成一个混合自动机，然后使用微分动态逻辑正式验证其安全性。特别地，我们可以保证一种被动安全属性，这意味着如果责任在机器人，则不会发生碰撞，即只有在机器人静止时才会发生碰撞。所提出的控制器和验证结果通过仿真以及在 Pioneer P3-AT 机器人上的实现得到了展示。
引用
@article{arxiv.1609.07006,
title = {SafeGuardPF: Safety Guaranteed Reactive Potential Fields for Mobile Robots in Unknown and Dynamic Environments},
author = {Rafael Rodrigues da Silva and Samuel Silva and Grigoriy Dubrovskiy and Hai Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.07006},
year = {2016}
}
备注
8 pages, 9 figures, Submitted for publication in 2017 American Control Conference (ACC2017)