面向任意动态环境中可证明无责的自主机器人控制

随着自主机器人日益成为日常生活的一部分，它们将频繁遭遇动态环境，同时仅拥有关于周边环境的有限信息。遗憾的是，由于可能存在恶意的动态参与者，开发一种能够保证无碰撞运行的算法是不可行的。取而代之，人们可以尝试设计一种控制技术，保证机器人在任何碰撞中均无责。在文献中，实时作出此类保证仅限于静态环境或特定的动态模型。为确保无责行为，机器人必须首先在某个足够大的传感范围内正确感知并预测其周围世界（预测问题），然后相对于预测正确控制（控制问题）。本文通过提出基于可达性的动态环境轨迹设计（RTD-D）来解决控制问题，该方法保证具有任意非线性动态模型的机器人对任意动态环境中的预测作出正确响应。RTD-D 首先离线计算机器人跟踪含故障安全机动在内的参数化期望轨迹的前向可达集（FRS）。随后，对于在线滚动时域规划，该方法提供了一种离散化任意动态环境预测的方式，以实现实时碰撞检测。FRS 用于将这些离散化预测映射为机器人可跟踪且可证明无责的轨迹。在每次迭代中选择这样一条轨迹，否则机器人执行其前一轨迹中的故障安全机动，该机动被保证无责。RTD-D 在数千次仿真以及两台机器人（一台 Segway 和一辆小型电动车）上的若干真实硬件演示中均表现出无责行为。