Die Arbeit behandelt das Problem der sicheren autonomen Navigation in einer a priori unbekannten Umgebung. Dazu wird eine zeitvariable weiche Höchstwert-Kontrollbarrieren-Funktion (CBF) vorgestellt, die aus den periodisch erhaltenen lokalen Wahrnehmungsinformationen konstruiert wird.
Zunächst werden die lokalen CBFs aus den Wahrnehmungsdaten generiert, die jeweils eine lokale Teilmenge der unbekannten sicheren Menge modellieren. Dann wird eine weiche Höchstwert-Funktion verwendet, um diese N zuletzt erhaltenen lokalen CBFs zu einer einzigen CBF zu kombinieren, die eine Approximation der Vereinigung der N lokalen Teilmengen darstellt. Diese zeitvariable weiche Höchstwert-CBF hat eine beliebige relative Ordnung r und wird als Beschränkung in einer Echtzeitoptimierung verwendet, um eine Steuerung zu finden, die einen quadratischen Kostenfunktional minimiert, während die Sicherheit gewährleistet bleibt.
Außerdem wird eine Anwendung der zeitvariablen weichen Höchstwert-CBF-Methode auf einen nichtholonomen Bodenroboter mit nicht vernachlässigbarer Trägheit präsentiert. Dabei wird ein einfacher Ansatz zur Generierung der lokalen CBFs aus den periodisch erhaltenen Wahrnehmungsdaten vorgestellt.
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