SAFER-Splat：基于在线高斯泼溅地图的安全导航控制屏障函数
机器人学
2025-03-19 v2
摘要
SAFER-Splat（同步动作过滤与环境重建）是一种基于控制屏障函数的实时、可扩展、最小侵入式动作过滤器，用于在运行时使用高斯泼溅（GSplat）构建的详细地图中进行安全机器人导航。我们提出了一种新颖的控制屏障函数（CBF），它不仅针对场景中的所有高斯基元诱导安全性，而且在综合到控制器中时，能够处理数十万个高斯基元，同时保持最小的内存占用，并在在线 Splat 训练期间以 15 Hz 的频率运行。在总计算时间中，只有一小部分消耗 GPU 资源，从而实现了不间断的训练。安全层是微创的，仅在机器人动作不安全时才进行纠正。为了展示安全过滤器，我们还介绍了 SplatBridge，这是一个基于 ROS 构建的开源软件包，用于机器人的实时 GSplat 建图。我们首先在仿真中展示了我们流程的安全性和鲁棒性，其中我们的方法比基于神经辐射场的竞争方法快 20-50 倍，更安全且更不保守。此外，我们在无人机硬件平台上演示了同时进行的 GSplat 建图和安全过滤，仅使用机载感知。我们验证了在远程操作下，人类飞行员无法引发碰撞。我们的视频和代码库可在 https://chengine.github.io/safer-splat 找到。
引用
@article{arxiv.2409.09868,
title = {SAFER-Splat: A Control Barrier Function for Safe Navigation with Online Gaussian Splatting Maps},
author = {Timothy Chen and Aiden Swann and Javier Yu and Ola Shorinwa and Riku Murai and Monroe Kennedy and Mac Schwager},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.09868},
year = {2025}
}
备注
Accepted to International Conference on Robotics and Automation