Core Concepts
로봇 안전과 운전자 의도를 동시에 보장하는 안전한 제어 프레임워크를 개발하고 효과적으로 적용하는 것이 중요하다.
Abstract
복잡한 환경에서 로봇 안전 보장이 어려운 과제이며, 이를 위해 학습 기반 스위칭을 활용한 안전한 제어 프레임워크를 제시함.
다중 백업 제어 장벽 기능을 활용하여 안전 및 입력 제약 조건을 충족하면서 안전한 제어 불변 집합을 구축함.
운전자 의도를 고려하여 다중 백업 전략을 통합하고 LSTM 분류기를 사용하여 실시간으로 백업 컨트롤러를 선택함.
실험 결과, 이러한 방법이 장애물 회피 시나리오에서 로봇 안전을 보장하고 운전자 의도를 준수함을 입증함.
Stats
복구 컨트롤러는 간단한 구조 조작을 포함하며, 미래의 복구 궤적을 계산하여 로봇의 미래 안전을 분석함.
다중 백업 전략을 사용하여 보수적인 성능을 극복하고, 다양한 조작을 제안함.
LSTM 및 DNN을 사용하여 백업 컨트롤러를 지능적으로 선택하는 시스템을 제안함.
Quotes
"로봇 안전을 보장하면서 운전자 의도를 준수하는 프레임워크를 개발하였다."
"다중 백업 전략을 활용하여 로봇의 도달 가능 영역을 확대하고 BCBF의 안전 보장을 유지함."