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Eine vergleichende Studie zu künstlichen Potenzialfeldern und Sicherheitsfiltern


Centrala begrepp
Künstliche Potenzialfelder können als spezielle Sicherheitsfilter auf Basis von Kontrollbarrieren-Funktionen dargestellt werden. Durch die Integration von Informationen aus künstlichen Potenzialfeldern in den Rahmen der Kontrollbarrieren-Funktions-Quadratische-Programmierung (CBF-QP) können die durch künstliche Potenzialfelder entworfenen Regler aus CBF-QP-Sicherheitsfiltern abgeleitet werden.
Sammanfattning

Der Artikel untersucht die Beziehung zwischen den klassischen Methoden der künstlichen Potenzialfelder (APFs) und den neueren Ansätzen der Kontrollbarrieren-Funktionen (CBFs) für die Bewegungsplanung von Robotern.

Zunächst wird gezeigt, dass die attraktiven und repulsiven Potenzialfelder von APFs als gültige Kontroll-Lyapunov-Funktionen (CLFs) und reziproke Kontrollbarrieren-Funktionen (RCBFs) verwendet werden können. Darauf aufbauend wird demonstriert, dass die durch APFs entworfenen Regler aus CBF-QP-Sicherheitsfiltern abgeleitet werden können.

Darüber hinaus wird der Ansatz auf allgemeinere dynamische Modelle mit einer steuerungsaffinen Struktur erweitert. Dies führt zu einem speziellen CBF-QP-Sicherheitsfilter und einer allgemeinen APF-Lösung, die für eine breite Palette von steuerungsaffinen dynamischen Modellen geeignet sind.

Durch ein Beispiel zur Erreichung-Vermeidung-Navigation wird die Wirksamkeit der entwickelten Ansätze veranschaulicht.

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Statistik
Die Attraktionskraft ist gegeben durch Fatt(x) = Katt(x - xgoal). Die Abstoßungskraft ist gegeben durch Frep(x) = -Krep/ρ(x)^2 * (1/ρ(x) - 1/ρ0) * (x - xobs)/||x - xobs||, wenn ρ(x) < ρ0.
Citat
"APFs repräsentieren einen besonderen Fall von CBFs: Ausgehend von einem APF kann man eine CBF ableiten, während das Umgekehrte nicht unbedingt gilt." "Stattdessen haben wir nachgewiesen, dass APFs, einschließlich attraktiver und abstoßender Potenzialfelder, gültige Kontroll-Lyapunov-Funktionen (CLFs) und reziproke CBFs (RCBFs) sind."

Djupare frågor

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Zusätzliche Herausforderungen ergeben sich, wenn die Dynamik der Roboter nicht mehr durch ein einfaches Einfachintegrator-Modell beschrieben werden kann. In komplexeren Systemen mit Control-Affine-Strukturen müssen die Steuerungsalgorithmen und Sicherheitsfilter entsprechend angepasst werden, um die Stabilität und Sicherheit der Roboter zu gewährleisten. Die Berücksichtigung von nichtlinearen Dynamiken und komplexen Bewegungsmustern erfordert fortschrittlichere Steuerungsstrategien und eine präzisere Modellierung der Umgebung.

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