跳到正文
arXiv cs.RO 机器人学· Haocheng Zhao, Lukas Brunke, Oliver Lagerquist, Siqi Zhou, Angela P. Schoellig·· 5 小时前精选AI 评分56

SQ-CBF:用符号距离函数提升超椭球安全滤波的可靠性

SQ-CBF: Signed Distance Functions for Reliable Superquadric-Based Safety Filtering

AI 导读

SQ-CBF 提出用符号距离函数(SDF)替代超椭球隐式函数作为控制屏障函数(CBF)的屏障候选,以解决隐式 SQ 函数梯度严重病态、可能导致优化不可行的问题。由于一般超椭球没有解析 SDF,作者用 Gilbert-Johnson-Keerthi 算法计算距离并闭式推导其梯度。仿真与真实实验显示该方法在杂乱场景中保持无碰撞操作,对复杂几何、传感噪声和动态扰动具有鲁棒性,并提升了遥操作任务的效率。

推荐理由

论文指出超椭球隐式函数梯度病态会导致安全滤波优化不可行这一被忽视的问题,并给出基于SDF的替代方案。

来源:arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org