Obstacle Avoidance via Hybrid Feedback
Obstacle Avoidance via Hybrid Feedback
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通过混合反馈避障
DOI：
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发表时间：
2021
影响因子：
6.8
通讯作者：
Dimos V. Dimarogonas
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Berkane;A. Bisoffi;Dimos V. Dimarogonas
在本文中，我们提出了一种混合反馈方法来解决包含任意数量的椭圆体障碍物的 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$n$</tex-math></inline-formula> 维空间中的导航问题。所提出的算法保证了目标位置的全局渐近稳定和避开障碍物。该控制器利用滞后区域，在两种控制模式之间采用无芝诺切换：稳定和回避。仿真结果说明了所提出的方法在 2D 和 3D 场景中的性能。
In this article, we present a hybrid feedback approach to solve the navigation problem in the <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$n$</tex-math></inline-formula>-dimensional space containing an arbitrary number of ellipsoidal obstacles. The proposed algorithm guarantees both global asymptotic stabilization to a target position and avoidance of the obstacles. The controller, exploiting hysteresis regions, employs a Zeno-free switching between two modes of control: stabilization and avoidance. Simulation results illustrate the performance of the proposed approach for 2-D and 3-D scenarios.
影响因子：
6.8
作者：
Jun Chai;R. Sanfelice
通讯作者：
Jun Chai;R. Sanfelice
用于多车辆系统中鲁棒避障和协调的混合自适应反馈律
DOI：
10.23919/acc.2018.8431064
发表时间：
2018
期刊：
American Control Conference
影响因子：
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作者：
Poveda, Jorge I.;Benosman, Mouhacine;Teel, Andrew R.;Sanfelice, Ricardo G.
通讯作者：
Sanfelice, Ricardo G.