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COBL扩散：使用控制屏障和Lyapunov功能在动态环境中基于扩散的条件机器人计划
抽象 - 装备自主机器人，能够在人类周围安全有效地导航的能力是迈向实现可信赖的机器人自治的关键一步。但是，在确保动态多机构环境中的安全性的同时生成机器人计划仍然是一个关键挑战。基于最新的工作，以利用深层生成模型在静态环境中进行机器人计划，本文提出了Cobl-Diffusion，这是一种基于扩散的新型安全机器人计划器，用于动态环境。COBL扩散使用控制屏障和Lyapunov函数来指导扩散模型的固定过程，迭代地完善了机器人控制序列以满足安全性和稳定性约束。我们使用两个设置证明了COBL扩散的有效性：合成单位环境和现实世界中的行人数据集。我们的结果表明，COBL扩散会产生平滑的轨迹，使机器人能够到达目标位置，同时保持低碰撞速率，并具有动态障碍。
在功能限制下，用于移动操纵器系统的基于控制屏障功能的视觉伺服
本文提出了一种针对移动操纵器系统（MMS）的新控制策略，该策略集成了基于图像的视觉伺服（IBVS），以解决操作限制和安全限制。基于控制屏障功能（CBF）的概念的拟议方法提供了一种解决方案，以应对各种操作挑战，包括可见性约束，操纵器关节限制，预定义的系统速度界限和系统动态不确定性。提出的控制策略是两层结构，其中第一级CBF-IBVS控制器计算控制命令，并考虑到视野（FOV）约束。通过利用空空间技术，这些命令被转移到MMS的联合配置，同时考虑系统操作限制。随后在第二级中，用于整个MMS使用的CBF速度控制器对关节级的命令进行跟踪，以确保遵守预定义的系统的速度限制以及整个组合系统动力学的安全性。拟议的控制策略提供了出色的瞬态和稳态响应，并提高了对干扰和建模不确定性的弹性。此外，由于其计算复杂性较低，因此可以在板载计算系统上轻松实现，从而促进实时操作。通过仿真结果说明了拟议策略的有效性，与常规IBVS方法相比，该结果揭示了增强的性能和系统安全性。结果表明，所提出的方法可有效解决移动操纵器系统的具有挑战性的操作限制和安全限制，使其适合于实际应用。