tkkim-robot/safe_control

何を解決するか

safe_control はロボットの安全なナビゲーションを保証するための Python ライブラリです。既知および未知の障害物（動的障害物を含む）との衝突を防ぐための統合されたコードベースを提供し、ウェイポイントの追従や軌道追跡を可能にします。

動作方法

このライブラリは、さまざまな Control Barrier Function (CBF) ベースのコントローラーおよびセーフティフィルターを実装しています。数学的制約を使用して、ロボットが「安全な状態集合」内に留まるように保証します。主な実装には以下が含まれます：

• 位置制御: CBF-QP、MPC-CBF、および最適減衰 CBF による衝突回避。
• セーフティシールド: gatekeeper アルゴリズムは、ノーマルコントローラーとバックアップコントローラーの間にフィルターとして機能し、無限時間にわたる安全性を保証します。
• ダイナミクスのサポート: 単純な積分器やユニサイクルから、複雑なクアッドローター、VTOL、動的自転車モデル（ドリフトする車両を含む）まで、幅広いロボットモデルに対応しています。
• センシングのシミュレーション: 限られた視野を持つ RGB-D カメラセンサーをシミュレートし、未知の障害物のオンライン検出に対応します。

対象ユーザー

このライブラリは、自律車両、ドローン、マルチエージェントロボットシステム向けの安全な制御システムを開発するロボット研究者およびエンジニア向けです。

特徴

• 多様なロボット対応: 運動学的／動的自転車モデルや 3D クアッドローターなど、さまざまなダイナミクスに対応。
• 動的障害物回避: C3BF や DPCBF などの高度な CBF を実装し、移動する障害物に対応。
• マルチエージェント対応: 同一および非同一のロボットチームのナビゲーションをサポート。
• スーパー楕円障害物: 微分可能なスーパー楕円を使用して、矩形障害物を近似可能。
• インタラクティブな可視化: シミュレーション用のリアルタイムプロットおよびアニメーションツールを内蔵。