Core Concepts
불확실성이 존재하는 실세계 환경에서 로봇의 안전을 보장하기 위해 비정규 신념 공간에서의 위험 인지 제어 기법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 실세계 응용에서 발생하는 다양한 불확실성(모델링 오류, 센서 잡음 등)을 고려하여 로봇의 안전을 보장하는 방법을 제안한다.
먼저 입자 필터(Particle Filter)를 사용하여 로봇의 상태에 대한 비정규 분포 신념을 모델링한다. 이 신념 공간에서 안전 집합을 정의하고, 이 집합이 항상 유지되도록 하는 제어기를 설계한다.
제안하는 방법은 다음과 같은 특징을 가진다:
비정규 신념 공간에서의 조건부 가치 위험(Conditional-Value-at-Risk)을 활용하여 안전성을 보장한다.
고차원 신념 공간에서도 효율적인 제어기 합성이 가능하다.
ROS2 패키지로 구현되어 기존 네비게이션 스택과 쉽게 통합할 수 있다.
실험을 통해 제안 기법이 다양한 불확실성 하에서 안전성을 향상시킴을 보였다.
Stats
로봇의 상태 x에 대한 안전 함수 hx(x)의 조건부 가치 위험(CVaR)은 다음과 같이 계산된다:
CVaRα(hx(x)) = E[hx(x) | hx(x) ≤ VaRα(hx(x))]
Quotes
"실세계 응용에서 발생하는 다양한 불확실성(모델링 오류, 센서 잡음 등)을 고려하여 로봇의 안전을 보장하는 방법을 제안한다."
"비정규 신념 공간에서의 조건부 가치 위험(Conditional-Value-at-Risk)을 활용하여 안전성을 보장한다."