CN-CBF

新的CN-CBF方法增强了机器人导航的安全性

研究人员开发了一种名为复合神经控制屏障函数（CN-CBF）的新方法，以提高自主机器人在动态环境中安全导航的能力。该方法结合了多个神经控制屏障函数，其中单个函数使用来自Hamilton-Jacobi可达性框架的数据进行训练，以逼近移动障碍物的最优安全集。在涉及地面机器人和四旋翼飞行器的仿真和硬件实验中，CN-CBF方法与基线方法相比，成功率提高了高达18%。