用于未映射和动态环境安全的时变软最大屏障函数

我们提出了一种闭式最优反馈控制方法，确保在事先未知且可能动态的环境中的安全。本文考虑局部感知数据（例如 LiDAR）定期获取的场景，并可用于构建建模局部安全集合的局部控制屏障函数（CBF）。随后，我们使用光滑时变软最大函数合成最近获取的 N 个局部 CBF，构建用于建模最近 N 个局部集合近似并集的单个屏障函数。该复合屏障函数用于约束二次优化中，该优化以闭式形式求解，以获得安全且最优的反馈控制。我们还将时变软最大屏障函数控制应用于 2 个机器人系统（非全约定地面机器人具有不可忽略的惯性，以及四旋翼机器人），目标是安全地导航事先未知的环境并到达目标地点。在这些应用中，我们提出了一种简单方法，从定期获取的感知数据生成局部 CBF。