Model-Free Safety-Critical Control for Robotic Systems
Model-Free Safety-Critical Control for Robotic Systems
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DOI：
10.1109/lra.2021.3135569
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发表时间：
2022-04-01
影响因子：
5.2
通讯作者：
D. Ames, Aaron
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Molnar, Tamas G.;K. Cosner, Ryan;D. Ames, Aaron
这封信提出了一个框架的机器人系统的安全关键控制，当安全定义在配置空间中的安全区域。为了保持安全，我们合成了一个安全的速度控制障碍函数理论的基础上，而不依赖于一个潜在的复杂的高保真度的机器人动力学模型。然后，我们跟踪安全速度与跟踪控制器。这在无模型安全关键控制中达到高潮。我们证明了所提出的方法的理论安全保证。最后，我们证明了这种方法是应用程序不可知的。我们在高保真仿真中使用Segway执行避障任务，并在硬件实验中使用Drone和Quadruped。
This letter presents a framework for the safety-critical control of robotic systems, when safety is defined on safe regions in the configuration space. To maintain safety, we synthesize a safe velocity based on control barrier function theory without relying on a - potentially complicated - high-fidelity dynamical model of the robot. Then, we track the safe velocity with a tracking controller. This culminates in model-free safety critical control. We prove theoretical safety guarantees for the proposed method. Finally, we demonstrate that this approach is application-agnostic. We execute an obstacle avoidance task with a Segway in high-fidelity simulation, as well as with a Drone and a Quadruped in hardware experiments.