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CA-BRF:异构多机器人导航的备份可恢复性过滤器

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AI 综述

Joonkyung Kim 等作者提出能力感知备份可恢复性过滤器(CA-BRF),用于异构多机器人导航:在共享笛卡尔操作空间中构造备份可恢复集,据此筛选候选控制,使每台机器人保留一条符合自身运动学与驱动约束的认证恢复机动。作者称,该方法在候选动作与备份动作之间选择可行动作插值并协调同时发生的交互,从而在名义安全约束优化不可行时仍保证离散时间闭环系统的递归可行性与安全性。 作者称已在仿真中验证该方法,覆盖最多 30 台异构机器人,实验涉及五种不同运动学类别。

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11月2日
  1. arXiv cs.RO
    CA-BRF:面向异构多机器人导航的能力感知备份可恢复性过滤器

    作者提出能力感知备份可恢复性过滤器(CA-BRF),在共享笛卡尔操作空间中构造备份可恢复集,并据此筛选候选控制,使每台机器人保留一条符合自身运动学与驱动约束的认证恢复机动。该方法在候选动作与备份动作之间选择可行动作插值并协调同时发生的交互,从而在名义安全约束优化不可行时仍保证离散时间闭环系统的递归可行性与安全性。仿真验证覆盖最多 30 台异构机器人,实验涉及五种不同运动学类别。

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