SCET-CBF:速度校准软引导单步动态导航
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SCET-CBF:速度校准软引导单步动态导航
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AI 综述
伦敦大学学院 Xiaoyu Han 与香港中文大学 Dongkun Han 提交论文预印本,提出 SCET-CBF——一种用于一步动态导航的速度校准软引导律。该方法针对转向受限的自行车模型:制动虽能降低接近速度,却会拖慢在障碍到达前所需的横向运动;SCET-CBF 通过短横向逃逸机动给出允许接近速度,并让二次规划在加速度与转向选择中权衡制动的这两种效应。 在 2500 个配对任务、60 秒时限的测试中,SCET 完成率为 72.8%,CBF/速度障碍控制为 49.8%,增强的 1 秒 CBF-MPC 为 69.8%。论文还评估了横向加速度限制以及有界运动与执行误差下的适用范围。
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最新进展10月27日 12:00
SCET-CBF:面向一步动态导航的速度校准软引导方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.ROSCET-CBF:面向一步动态导航的速度校准软引导方法
英国伦敦大学学院Xiaoyu Han与香港中文大学Dongkun Han提出SCET-CBF,一种用于一步动态导航的速度校准软引导律,通过短横向逃逸机动给出允许接近速度,并让二次规划在加速度与转向选择中权衡制动的两种效应。
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