基于传感器的分布式鲁棒控制用于动态环境中的安全机器人导航

我们引入了一种新方法，用于动态、未知环境中的移动机器人导航，利用 onboard 传感和分布式鲁棒优化以施加概率安全约束。该方法引入了分布式鲁棒控制屏障函数（DR-CBF），直接整合了噪声传感器测量和状态估计，以定义安全约束。该方法适用于广泛的控制仿射动力学，可针对具有复杂几何形状的机器人进行一般化，能够在实时控制频率下运行。结合用于路径跟随的控制Lyapunov函数（CLF），本文提出的CLF-DR-CBF控制合成方法实现了在挑战性环境中安全、稳健且高效的导航。我们在仿真和实际世界实验中使用微分驱动机器人 demonstrate了该方法在不确定性下的安全自主导航效果。