Variational collision and obstacle avoidance of multi-agent systems on Riemannian manifolds
在本文中，我们研究的路径规划问题，从变分方法的碰撞和避障的多智能体系统上的黎曼流形上发展。该问题包括寻找代理和工作空间上的规定的障碍物之间的非相交轨迹，在一组允许的曲线，以达到指定的配置，基于最小化的能量功能，取决于速度，协变加速度和人工潜在的功能，用于防止与障碍物和代理之间的碰撞。我们将结果应用到一个平面刚体的例子，和碰撞和避障的代理在一个球体上发展。
2019-10-11 cs.SY eess.SY math.OC
Duality-based Convex Optimization for Real-time Obstacle Avoidance between Polytopes with Control Barrier Functions
Hybrid Robotics Group（混合机器人学团队）
本文提出基于对偶优化与非光滑控制屏障函数的多面体间实时避障方法，将最小距离问题转化为QP问题，并在移动沙发等非线性动力学场景中验证了狭窄空间下的非保守避障效果。
2022-04-18 cs.RO cs.SY eess.SY
Reduction of Sufficient Conditions in Variational Obstacle Avoidance Problems
本文在完备黎曼流形和李群上研究变分避障问题，给出修正黎曼三次曲线为局部极小点的充要条件，并通过对称性约化以矩阵可逆性刻画最优性充分条件。
2023-10-27 cs.SY eess.SY math.DG
Combinatorial Disjunctive Constraints for Obstacle Avoidance in Path Planning
本文提出一种基于组合析取约束和独立分支方案的2D避障路径规划新方法，利用多项式时间算法构建理想公式，并开源Julia库，实验证明其比标准big-M技术更紧凑且具竞争力。
2023-12-04 math.OC
A Generalization of Bellman's Equation with Application to Path Planning, Obstacle Avoidance and Invariant Set Estimation
标准动态规划（DP）公式可用于求解具有可加分离目标函数的多阶段最优化问题（MSOP）。在本文中，我们考虑一类较大的MSOP的单调向后可分的目标函数，加法可分的功能是一个特殊的情况下，单调向后可分的功能。我们提出了一个充要条件，利用Bellman方程的推广，为MSOP的解决方案，单调向后可分离的费用函数，是最优的。此外，我们表明，这个建议的条件可以用来有效地计算最优解的两个重要的MSOP的最佳路径的Dubin的车与避障，和离散时间系统的最大不变集。
2020-10-14 math.OC
NMPC for Collision Avoidance by Superellipsoid Separation
本文提出将车辆与障碍物建模为凸超椭球体并结合分离超平面定理与OpEn的NMPC方法，实现重型设备实时避障，并通过滑移转向装载机的仿真与实验验证其有效性。
2024-09-04 math.OC
A Path Planning Model for Intercepting a Moving Target with Finite Obstacle Avoidance
University of Chittagong（吉大港大学）；Federation University Australia（联邦澳大利亚大学）
本文针对无人机以恒速拦截移动目标问题，提出一种结合障碍规避与拦截约束的最优曲率直线路径规划模型，并通过数值实验和真实地理数据案例验证其有效性。
2026-10-30 math.OC
Obstacle Avoidance via Hybrid Feedback
University of Quebec in Outaouais（乌塔韦魁北克大学）；University of Groningen（格罗宁根大学）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
在本文中，我们提出了一种混合反馈的方法来解决导航问题的一个点质量的n维空间中包含任意数量的椭球形障碍物。所提出的混合控制算法既保证全局渐近稳定的参考和避免的障碍。所提出的混合反馈的直观想法是在两种控制模式之间切换：稳定和避免。所提出的混合控制器的流和跳集的尺规作图法，利用滞后区域，保证Zeno自由稳定和避免模式之间的切换。仿真结果表明，所提出的混合控制方法的性能为2维和3维的情况下。
2021-02-04 cs.RO cs.SY eess.SY
Data-Assisted Vision-Based Hybrid Control for Robust Stabilization with Obstacle Avoidance via Learning of Perception Maps
Universidad EAFIT（EAFIT大学）
我们研究的目标稳定与鲁棒避障的机器人和车辆，只有访问基于视觉的传感器的实时定位的目的的问题。这个问题是特别具有挑战性的，由于拓扑障碍物引起的障碍，这排除了存在的平滑反馈控制器能够实现同时稳定和鲁棒避障。为了克服这个问题，我们开发了一种基于视觉的混合控制器，根据车辆的当前位置，使用滞后机制和数据辅助监督器在两个不同的反馈律之间切换。本文的主要创新之处是将合适的感知图纳入混合控制器。这些地图可以从车辆中的摄像头获得的数据中学习，并通过卷积神经网络（CNN）进行训练。在此感知地图上的适当假设下，我们建立了理论保证车辆的轨迹收敛和避障。此外，所提出的基于视觉的混合控制器在不同的情况下进行了数值测试，包括噪声数据，传感器故障，摄像机遮挡。
2022-09-04 cs.RO math.OC
Obstacle Avoidance Problem for Second Degree Nonholonomic Systems
针对非线性无漂移仿射控制系统的避障问题，提出了一种新的控制设计方案。所考虑的系统类满足可控性条件的迭代李括号到二阶。根据势函数的梯度，明确地定义了时变控制策略。证明了闭环系统的极限行为可用势函数的临界点集来表征。所提出的控制设计方法可以在相当一般的假设下使用的势函数，和特定的应用与导航功能的数值例子说明。
2018-11-22 math.OC
Reduction in optimal control with broken symmetry for collision and obstacle avoidance of multi-agent system on Lie groups
研究了连续时间和离散时间系统中具有部分对称破缺费用函数的左不变仿射多智能体控制系统的最优控制问题的最优性条件的对称约化.我们重铸的最优控制问题作为一个约束变分问题的部分对称破缺拉格朗日和获得减少的最优性条件从减少的变分原理通过对称约化技术在两个设置，连续时间和离散时间。我们将结果应用到碰撞和避障问题的$SE(2)$上的静态障碍物的存在下发展的多辆车。
2022-07-14 cs.SY eess.SY math.OC
Variational obstacle avoidance problem on Riemannian manifolds
University of Michigan（密歇根大学）；University of Coimbra（科英布拉大学）
本文研究了黎曼流形上的变分障碍回避问题，推导了正常极值存在的必要条件，探讨了两种场景：一般黎曼流形和子黎曼问题，并应用于刚体和无人车的障碍回避。
2017-03-16 cs.SY eess.SY math-ph
Prescribed-time Control for Perturbed Euler-Lagrange Systems with Obstacle Avoidance
本文针对Euler-Lagrange系统，设计了一类时变控制器，使其在任意有限时刻收敛，且与初始条件无关，无抖振。所提出的控制器是基于一个映射技术，设计分为两个步骤：首先，一个传统的（避障）渐近稳定的控制器指定的标称系统，然后，通过一个简单的替代，规定的时间（避障）控制器是可实现的扰动系统。证明了所提出的方案对于未扰动系统是一致规定时间稳定的，对于扰动系统是规定时间吸引的，因为它能在不观测扰动的情况下抑制匹配扰动，且扰动上界未知.作为一个例子，两连杆机器人操作器被认为是数值模拟。
2021-08-18 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Control of Incompressible Ideal Flows with Obstacle Avoidance
IE School of Science and Technology, IE University（IE科学与技术学院，IE大学）；Department of Mathematics, University of Michigan（密歇根大学数学系）；Centre for Automation and Robotics (CSIC-UPM)（自动化与机器人中心（西班牙国家研究委员会-马德里理工大学））
本文提出一种变分障碍回避形式化方法，通过引入屏障势函数修改欧拉方程，研究障碍回避对流体动力学的影响，展示屏障项对流体局部变形的作用。
2026-04-30 cs.NA math-ph math.MP
A Convex Obstacle Avoidance Formulation
Laboratory for AI, Robotics and Automation, University of California at Davis（人工智能、机器人与自动化实验室，加州大学戴维斯分校）
提出首个通用凸避障公式，通过逻辑集成方法将避障融入凸MPC，相比非凸方法大幅提升计算效率，且障碍物在预测时域外仍有效，支持短时域实时部署。
2026-07-07 cs.RO cs.SY eess.SY
Safety-Critical Control and Planning for Obstacle Avoidance between Polytopes with Control Barrier Functions
UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
多面体间的避障问题是最优控制和基于优化的轨迹规划问题中的一个具有挑战性的课题。现有的工作要么解决这个问题，通过混合整数优化，依赖于简化的系统动力学，或通过模型预测控制与双变量使用距离约束，需要长的视野避障。在任何一种情况下，解决方案只能作为离线规划算法应用。在本文中，我们利用的属性，一个较小的地平线是足够的避障，通过使用离散时间控制障碍函数（DCBF）的约束，我们提出了一种新的优化配方与双变量的基础上DCBF生成一个无碰撞的动态可行的轨迹。所提出的优化公式具有较低的计算复杂性相比，现有的工作，可以作为一个快速的在线算法的控制和规划一般的非线性动力系统。我们验证了我们的算法不同的机器人形状，使用数值模拟与运动自行车模型，从而成功地通过迷宫环境中的多面体障碍物导航。
2022-05-31 cs.RO cs.SY eess.SY
Variational Obstacle Avoidance with Applications to Interpolation Problems in Hybrid Systems
研究了完备黎曼流形上的变分避障问题，并将所得结果应用于构造具有脉冲效应的系统中插值于一组结点的分段平滑曲线.我们导出了变分问题中极值的动力学方程，并利用无穷维Hilbert流形上弱收敛的低连续性证明了极小解的存在性.然后，我们提供的条件下，它是可能的，以确保极值将安全地避免给定的障碍物在一些所需的公差。
2021-08-30 cs.SY eess.SY math.OC
Safety-Critical Planning and Control for Dynamic Obstacle Avoidance Using Control Barrier Functions
Boston University（波士顿大学）；University of Maryland（马里兰大学）
本文提出一种结合MPC与离散时间高阶控制屏障函数的框架，通过网格映射生成凸多面体构建安全约束，无需已知障碍物边界方程，并集成路径规划保证全局最优性，在动态狭窄环境中实现独轮机器人的高效安全避障。
2025-02-07 cs.RO math.OC
Variational Collision Avoidance on Riemannian Manifolds
研究完备黎曼流形上多智能体系统的变分避碰问题。也就是说，我们最小化的能量功能，在一组可接受的曲线，这取决于一个人工势函数，用于避免代理之间的碰撞。我们展示了全局存在的极小的变分问题，我们提供的条件下，它是可能的，以确保代理将避免碰撞在一些所需的公差。我们还研究了问题的轨迹被约束到有统一的边界上的衍生物，并获得替代的安全条件，避免碰撞的这些界限-即使在人工潜力是不足够的情况下，以确保存在的全球最小。
2021-04-09 cs.SY eess.SY math.OC
Collaborative Safety-Critical Formation Control with Obstacle Avoidance
University of California, Irvine（加州大学欧文分校）；Purdue University（普渡大学）
针对多智能体编队控制的安全需求，提出基于控制障碍函数的协作安全框架，支持多障碍物避障，证明了特定场景下的线性时间收敛，并通过仿真验证了多场景下的有限时间收敛效果。
2024-10-04 cs.RO cs.SY eess.SY
Obstacle avoidance-driven controller for safety-critical aerial robots
Hamburg University of Technology（汉堡工业大学）；Institute of Mechanics and Ocean Engineering（力学与海洋工程研究所）
本论文的目的是将控制障碍函数（CBF）与模型预测控制（MPC）相结合，提出一种新的模型预测控制障碍函数（MPCBF）。可以表明，由于MPC的时间范围增加，MPCBF的性能超过CBF的性能。此外，MPCBF应用于四旋翼，一个系统强烈需要快速和预测控制。使用MPCBF，四旋翼能够避开障碍物，CBF由于障碍物的相对速度而未能避开障碍物。这项工作的结果进行了实验验证。
2020-11-19 cs.RO cs.SY eess.SY
On the Dual Implementation of Collision-Avoidance Constraints in Path-Following MPC for Underactuated Surface Vessels
Kiel University（基尔大学）；AVL Software and Functions GmbH（AVL软件与功能有限公司）
提出了一种将障碍物形状近似为凸多边形的路径跟踪避碰模型预测控制（MPC）方法。避免碰撞是通过有符号的距离函数来确保的，该有符号的距离函数作为MPC问题的一部分通过利用对偶公式来有效地计算。整个MPC问题可以通过标准的非线性规划（NLP）求解器来解决。双符号距离公式化产生，除了（双）碰撞避免约束，规范和一致性约束。提出了一种新的方法，结合产生的规范平等的双重碰撞避免不等式约束，以产生一个替代制定减少复杂性。移动障碍物被认为是使用单独的线性预测的障碍物位置的凸集的对偶问题。的理论研究结果和简化的比较，经常使用的椭球形障碍制定和分析方面的效率的例子，一个模拟的路径跟踪自主水面舰艇在一个现实的机动和AIS障碍数据从基尔湾地区。
2021-03-12 cs.RO cs.SY eess.SY
Local Path Planning with Dynamic Obstacle Avoidance in Unstructured Environments
Sabanci University（萨班哲大学）；German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心）
针对无人地面车辆在动态障碍物密集非结构化环境中的局部路径规划问题，提出结合基于切线的路径规划与外推方法的决策算法，通过处理多项式轨迹动态障碍物，生成无碰撞路径，实现安全导航。
2025-11-11 cs.RO math.DS math.OC
Quantum Riemannian Cubics with Obstacle Avoidance for Quantum Geometric Model Predictive Control
CSIC（西班牙国家研究委员会）
本文提出基于量子几何的模型预测控制方法，通过黎曼立方体生成平滑轨迹并结合势函数约束，实现受约束量子系统的稳定性与可控性。
2026-02-09 cs.SY eess.SY math-ph
