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不确定性鲁棒:控制屏障功能实现安全的多代理交互(CS RO)

在现实环境中运行的机器人必须在导航和维护安全性的同时,与许多异构主体和障碍物进行交互。多智能体控制屏障功能(CBF)已经成为一种计算效率高的工具,可以保证多智能体环境中的安全性,但是它们假设了机器人动力学和其他智能体动力学的完备知识。尽管可能会相当了解机器人的动力学知识,但在现实环境中代理的异质性意味着我们对其他代理动力学的预测始终会存在相当大的不确定性。这项工作旨在使用Matrix-Variate Gaussian Process模型学习这些动态不确定性的高置信界,并将它们合并到一个健壮的Multi-Agent CBF框架中。我们将得到的最小-最大鲁棒CBF转换为二次方程序,可以实时有效地对其进行求解。我们通过仿真结果验证了在代理交互期间经常会违反标称多代理CBF,而我们的稳健公式则以更高的概率维护安全性并适应了所学的不确定性

原文题目:Safe Multi-Agent Interaction through Robust Control Barrier Functions with Learned Uncertainties

原文:Robots operating in real world settings must navigate and maintain safety while interacting with many heterogeneous agents and obstacles. Multi-Agent Control Barrier Functions (CBF) have emerged as a computationally efficient tool to guarantee safety in multi-agent environments, but they assume perfect knowledge of both the robot dynamics and other agents' dynamics. While knowledge of the robot's dynamics might be reasonably well known, the heterogeneity of agents in real-world environments means there will always be considerable uncertainty in our prediction of other agents' dynamics. This work aims to learn high-confidence bounds for these dynamic uncertainties using Matrix-Variate Gaussian Process models, and incorporates them into a robust multi-agent CBF framework. We transform the resulting min-max robust CBF into a quadratic program, which can be efficiently solved in real time. We verify via simulation results that the nominal multi-agent CBF is often violated during agent interactions, whereas our robust formulation maintains safety with a much higher probability and adapts to learned uncertainties

原文作者:Richard Cheng,Mohammad Javad Khojasteh,Aaron D. Ames,Joel W. Burdick

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.05273

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