論文の概要: Soft Actor-Critic-based Control Barrier Adaptation for Robust Autonomous Navigation in Unknown Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08479v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 14:33:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 19:17:14.005882
• Title: Soft Actor-Critic-based Control Barrier Adaptation for Robust Autonomous Navigation in Unknown Environments
• Title（参考訳）: 未知環境におけるロバストな自律ナビゲーションのためのソフトアクタ・クリティカル制御バリア適応
• Authors: Nicholas Mohammad, Nicola Bezzo,
• Abstract要約: 制御バリア関数(CBF)の制約パラメータを実行時に適用するためのソフトアクタ・クリティカル(SAC)ベースのポリシーを提案する。 我々は,本フレームワークがCBF制約を効果的に適用し,ロボットが安全性を損なうことなく最終目標に達することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.788163807490197
• License:
• Abstract: Motion planning failures during autonomous navigation often occur when safety constraints are either too conservative, leading to deadlocks, or too liberal, resulting in collisions. To improve robustness, a robot must dynamically adapt its safety constraints to ensure it reaches its goal while balancing safety and performance measures. To this end, we propose a Soft Actor-Critic (SAC)-based policy for adapting Control Barrier Function (CBF) constraint parameters at runtime, ensuring safe yet non-conservative motion. The proposed approach is designed for a general high-level motion planner, low-level controller, and target system model, and is trained in simulation only. Through extensive simulations and physical experiments, we demonstrate that our framework effectively adapts CBF constraints, enabling the robot to reach its final goal without compromising safety.
• Abstract（参考訳）: 自律航法中の動作計画の失敗は、安全上の制約が保守的すぎるか、デッドロック(デッドロック)が多すぎるか、あるいはリベラルすぎるかのどちらかである。 堅牢性を向上するためには、ロボットは安全性と性能のバランスを保ちながら、目標を達成するために安全性の制約を動的に調整する必要がある。 そこで本研究では,制御バリア関数(CBF)制約パラメータを実行時に適用し,安全かつ非保守的な動作を確保するためのソフトアクタ・クリティカル(SAC)ベースのポリシーを提案する。 提案手法は、一般的な高レベルモーションプランナー、低レベルコントローラ、ターゲットシステムモデルのために設計され、シミュレーションのみに訓練されている。 広範囲なシミュレーションと物理実験により,本フレームワークはCBF制約を効果的に適用し,ロボットが安全性を損なうことなく最終目標に達することを実証した。

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