Input-Constrained Spatiotemporal Tubes for Safe Navigation of Unknown Euler-Lagrange Systems in Dynamic Environments
作者: Siddhartha Upadhyay, Ratnangshu Das, Pushpak Jagtap
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2026-07-09
💡 一句话要点
提出实时控制框架以解决动态环境下未知系统的安全导航问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 安全导航 动态环境 欧拉-拉格朗日系统 实时控制 输入约束 时空管 可行性条件
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在动态环境中面对未知系统时，往往依赖于准确模型或在线优化，难以处理输入约束。
- 方法要点：本文提出了一种实时控制框架，通过扩展时空管框架，将输入约束纳入控制器设计，确保安全导航。
- 实验或效果：通过多种平台的仿真和硬件实验验证了该方法的有效性，展示了在执行器限制下的安全导航能力。
📝 摘要（中文）
在动态环境中，当系统动力学未知且执行器输入受限时，安全导航面临挑战。现有方法通常依赖于准确模型、需要在线优化或未明确考虑输入约束。本文提出了一种实时控制框架，针对未知的欧拉-拉格朗日系统，确保在满足执行器限制的同时实现有限时间的到达-避免-停留（FT-RAS）规范。我们通过将输入约束纳入控制器设计，扩展了时空管（STT）框架，并推导出与可用控制权、管道设计和不确定性界限相关的离线可验证可行性条件。该框架无近似且计算高效，适合实时实施。通过对移动机器人、四旋翼和航天器的仿真以及移动机器人的硬件实验验证了所提方法的有效性，展示了在满足执行器约束下的安全导航能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在动态环境中，面对未知的欧拉-拉格朗日系统时，如何在输入受限的情况下实现安全导航的问题。现有方法往往依赖于精确模型或在线优化，无法有效处理输入约束，导致安全性和效率的降低。
核心思路：论文的核心思路是提出一种实时控制框架，该框架通过将输入约束整合到控制器设计中，确保在有限时间内满足到达-避免-停留（FT-RAS）规范。这种设计使得控制策略能够在不确定性条件下有效运行。
技术框架：整体架构包括输入约束的建模、时空管的设计以及可行性条件的推导。主要模块包括控制器设计、可行性验证和实时实施，确保在动态环境中能够快速响应并调整控制策略。
关键创新：本文的主要创新在于将输入约束明确纳入控制框架中，并推导出与控制权、管道设计和不确定性界限相关的可验证条件。这一方法与现有依赖模型或在线优化的策略本质上不同，提供了一种新的解决方案。
关键设计：在设计中，关键参数包括输入约束的界限、时空管的宽度和不确定性界限的设定。通过这些设计，确保了控制策略的有效性和安全性，同时保持了计算的高效性。实验中采用了多种平台进行验证，确保了方法的通用性和适用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在移动机器人、四旋翼和航天器的仿真中均表现出色，成功实现了在执行器限制下的安全导航。与传统方法相比，性能提升显著，尤其在复杂动态环境中，能够有效满足FT-RAS规范。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括移动机器人、无人机和航天器等需要在动态环境中进行安全导航的系统。通过提供一种高效的控制框架，该方法能够在实际应用中提高系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Safe navigation in dynamic environments is challenging when system dynamics are unknown and actuator inputs are limited. Existing methods either rely on accurate models, require online optimization, or do not explicitly account for input constraints. This paper presents a real-time control framework for unknown Euler-Lagrange systems that guarantees finite-time reach-avoid-stay (FT-RAS) specifications while respecting actuator limits. We extend the spatiotemporal tube (STT) framework by incorporating input constraints into the controller design and derive offline-verifiable feasibility conditions that relate the available control authority to the tube design and uncertainty bounds. The resulting framework is approximation-free and computationally efficient, making it suitable for real-time implementation. The proposed approach is validated through simulations on a mobile robot, a quadrotor, and a spacecraft, together with hardware experiments on a mobile robot, demonstrating safe navigation while satisfying actuator constraints.