이 연구는 인간-로봇 핸드오버를 위한 새로운 궤적 계획기를 개발합니다. 경로 추종 기반 모델 예측 제어기를 사용하여 핸드오버 요구사항을 자연스럽게 처리하고, 가우시안 프로세스 회귀 모델을 통해 핸드오버 위치 예측을 체계적으로 고려합니다.
매개변수화된 HJ 도달가능성 분석을 통해 계획 속도와 추적 오차 간의 균형을 유지하면서도 장애물 회피를 보장하는 실시간 안전 추적 프레임워크를 제안한다.
모델 예측 제어와 제어 장벽 함수를 통합하여 동적 환경에서 로봇의 안전한 경로 계획을 달성하고자 한다. 제어 장벽 함수의 경직된 제약 조건으로 인한 최적화 문제의 비실행 가능성 문제를 해결하기 위해 제어 장벽 함수 제약 조건을 소프트 제약으로 변환하고, 단일 단계 동적 일반화 제어 장벽 함수를 추가하여 안전성을 향상시킨다.
제어 장벽 함수를 활용하여 동적 환경에서 안전하고 효율적인 경로를 생성하는 최적 제어 프레임워크를 제안한다.
본 논문에서는 기존 경로 적분 제어 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 롤아웃 클러스터링 기법과 동적 장애물 고려 기법을 제안한다. 이를 통해 다중 국소 최소값 문제와 동적 장애물 회피 문제를 해결할 수 있다.
인공 잠재장 기반 제어기가 제어 장벽 함수 기반 안전 필터로부터 유도될 수 있음을 보였으며, 이를 통해 두 방법론 간의 관계를 확립하였다.