随机机器人导航中端到端风险的上界与下界
机器人学
2021-11-01 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
我们提出新颖的上界与下界，用以估计具有离散时间线性高斯动力学的自主智能体运动规划的碰撞概率。由于现实世界固有的不确定性，规划算法生成的运动规划在现实中无法被自主智能体完美执行。估计碰撞概率对于刻画轨迹安全性与规划风险最优轨迹至关重要。我们的方法应用了概率论中的标准结果，包括 Hunter、Kounias、Frechet 与 Dawson 不等式。以地面机器人导航为例，我们通过数值实验证明，我们的方法比朴素蒙特卡洛采样方法显著更快，且所提边界比文献中常用的布尔界明显更不保守。
引用
@article{arxiv.2110.15879,
title = {Upper and Lower Bounds for End-to-End Risks in Stochastic Robot Navigation},
author = {Apurva Patil and Takashi Tanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15879},
year = {2021}
}