[论文解读] A Hybrid, PDE-ODE Control Strategy for Intercepting an Intelligent, well-informed Target in a Stationary, Cluttered Environment

Ahmad A. Masoud|arXiv (Cornell University)|Aug 20, 2016

Guidance and Control Systems参考文献 12被引用 4

一句话总结

本文提出了一种混合PDE-ODE控制策略，通过使用波方程约束的势场，使机器人能够在杂乱的静态环境中拦截机动且智能的目标。通过将动态波特性嵌入势场，控制器即使在目标规避的情况下也能确保无碰撞的拦截轨迹，理论分析与仿真验证表明，在对抗性条件下仍能成功捕获目标。

ABSTRACT

In [1,2] a new class of intelligent controllers that can semantically embed an agent in a spatial context constraining its behavior in a goal-oriented manner was suggested. A controller of such a class can guide an agent in a stationary unknown environment to a fixed target zone along an obstacle-free trajectory. Here, an extension is suggested that would enable the interception of an intelligent target that is maneuvering to evade capture amidst stationary clutter (i.e. the target zone is moving). This is achieved by forcing the differential properties of the potential field used to induce the control action to satisfy the wave equation. Background of the problem, theoretical developments, as well as, proofs of the ability of the modified control to intercept the target along an obstacle-free trajectory are supplied. Simulation results are also provided.

研究动机与目标

• 将现有语义势场控制器扩展至处理在静态杂乱环境中具有智能规避行为的目标。
• 解决在绕过障碍物的同时主动规避捕获的移动目标的拦截挑战。
• 开发一种控制框架，确保在对抗性目标行为下实现无碰撞、目标导向的轨迹。
• 将偏微分方程（PDE）与常微分方程（ODE）相结合，实现实时、自适应的运动规划。

提出的方法

• 该控制策略采用由波方程控制的势场，以建模环境中的时变动力学。
• 波方程确保扰动（如目标机动）以有限速度在场中传播，从而实现预测性响应。
• 控制器将基于ODE的代理动力学与基于PDE的场演化相结合，生成实时无碰撞轨迹。
• 势场被设计为语义性地嵌入空间约束和目标导向性，引导代理向目标区域移动。
• 理论推导证明，修改后的势场可确保沿无碰撞路径收敛至目标。
• 仿真验证了该策略在多种目标规避模式及环境杂乱配置下的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 混合PDE-ODE控制框架是否能够在静态杂乱环境中成功拦截具有智能规避行为的目标？
• RQ2 在势场中施加波动力学如何提升控制器预测并应对目标机动的能力？
• RQ3 在何种理论条件下，势场可确保无碰撞收敛至移动目标？
• RQ4 将PDE与基于ODE的代理动力学相结合，如何增强动态追捕中的响应性与稳定性？
• RQ5 仿真结果在多大程度上证实了该策略在对抗性目标行为下的鲁棒性？

主要发现

• 由波方程调制的势场使控制器能够实时预测目标运动并调整轨迹。
• 理论分析证实，该控制策略可保证沿无碰撞路径收敛至目标。
• 仿真结果表明，该方法可在多个杂乱环境中成功拦截具有智能规避行为的目标。
• 混合PDE-ODE框架即使在目标主动机动以逃避时，也能保持稳定并避免陷入局部极小值。
• 在涉及动态目标规避和复杂障碍物场的情境下，该方法优于标准势场方法。