最小限制超平面控制障碍函数（Least Restrictive Hyperplane CBFs）

提出最小限制超平面控制障碍函数（Least Restrictive Hyperplane CBFs），通过优化支撑超平面朝向降低保守性，使安全控制更接近期望控制。该方法将常见基于距离的 CBF 视为 H-CBF 的特例，在带加速度约束的双积分器系统上穿越任意形状的静态与动态障碍群进行验证。结果显示，期望控制与安全控制之间的平均差距缩小一个数量级。