基于控制障碍函数的多面体间避障安全关键控制与规划
机器人学
2022-06-01 v4 系统与控制
系统与控制
最优化与控制
摘要
多面体之间的避障是最优控制与基于优化的轨迹规划问题中的一项挑战性课题。现有工作或通过混合整数优化解决该问题(依赖系统动力学的简化),或通过带对偶变量的模型预测控制利用距离约束(需要较长时域以实现避障)。无论哪种情况,解仅能作为离线规划算法应用。本文中,我们利用离散时间控制障碍函数(DCBF)约束使得较短时域足以实现避障这一性质,并提出一种基于DCBF的带对偶变量的新型优化公式,以生成无碰撞且动力学可行的轨迹。所提优化公式相较于现有工作计算复杂度更低,可用作通用非线性动力系统的快速在线控制与规划算法。我们在不同机器人形状上基于运动学自行车模型进行数值仿真验证,成功实现了在含多面体障碍的迷宫环境中的导航。
引用
@article{arxiv.2109.12313,
title = {Safety-Critical Control and Planning for Obstacle Avoidance between Polytopes with Control Barrier Functions},
author = {Akshay Thirugnanam and Jun Zeng and Koushil Sreenath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12313},
year = {2022}
}
备注
Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2022)