Risk-Aware Input-Constrained Safe Intercept Guidance Against Multiple Moving Defenders
作者: Praveen Kumar Ranjan, Abhinav Sinha, Yongcan Cao, Alexander Von Moll, Isaac E. Weintraub
分类: eess.SY
发布日期: 2026-10-02
💡 一句话要点
提出风险感知的输入约束安全拦截指导法应对多移动防御者问题
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
📋 核心要点
- 现有方法在面对多个移动防御者时，难以有效平衡拦截性能与安全风险。
- 论文提出了一种基于动态机动提示的风险感知指导法，能够在控制输入限制下实现安全拦截。
- 数值研究验证了该策略的有效性，展示了几何风险与拦截性能之间的权衡关系。
📝 摘要（中文）
本文开发了一种风险感知的指导法，旨在使攻击者在多个移动防御者的存在下拦截静态目标，同时遵循控制输入限制。我们通过接触区（EZs）表示防御者威胁，并采用动态机动提示（DMC）作为几何风险的确定性度量。通过对DMC的规定界限来强制安全，从而在指定风险容忍度下实现受控的EZ穿透。对于多个防御者，相应的安全约束通过平滑最小聚合进行组合。该指导策略在安全的情况下驱动攻击者朝目标前进，并在接近规定安全边界时转向规避机动。最终的在线优化无关指导法直接限制了施加的横向加速度，并在需要纠正行动之前启动了有界的预防性机动。闭环分析表明在点状有界输入可行性下保持规定的风险约束，并在持续目标可达条件下实现有限时间目标拦截。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的问题是如何在多个移动防御者的威胁下，安全有效地拦截静态目标，同时遵循控制输入的限制。现有方法在处理复杂动态环境时，往往忽视了风险管理，导致拦截失败或安全隐患。
核心思路：论文的核心思路是通过引入动态机动提示（DMC）作为几何风险的度量，结合接触区（EZs）来定义安全边界，从而在风险可控的情况下实现目标拦截。该方法允许攻击者在接近目标时进行有界的机动调整。
技术框架：整体架构包括风险评估模块、动态机动提示计算模块和安全约束执行模块。首先评估防御者的威胁，计算DMC，然后根据安全约束调整攻击者的运动轨迹，确保在接近目标时的安全性。
关键创新：最重要的技术创新点在于将风险感知与控制输入限制相结合，提出了一种在线优化无关的指导法，能够在动态环境中实时调整攻击者的行为，确保安全拦截。与现有方法相比，该方法在风险管理上更为灵活和有效。
关键设计：关键设计包括对DMC的界限设定、接触区的定义以及平滑最小聚合的实现。这些设计确保了在多防御者环境下的安全性和拦截性能的平衡。
🖼️ 关键图片
📄 摘要（原文）
This paper develops a risk-aware guidance law for an attacker to intercept a stationary target in the presence of multiple moving defenders while respecting the control input limits. We represent defender threats via engagement zones (EZs) (regions of state-space from which attacker interception is feasible) and employ the dynamic maneuvering cue (DMC) (minimum heading correction to exit EZs) as a deterministic measure of geometric risk. Safety is enforced through a prescribed bound on the DMC to enable controlled EZ penetration subject to a specified risk tolerance. For multiple defenders, the corresponding safety constraints are combined through a smooth-minimum aggregation. The proposed guidance strategy drives the attacker toward the target when the engagement remains safe and transitions to an avoidance maneuver as the prescribed safety boundary is approached. The resulting online optimization-free guidance law directly bounds the applied lateral acceleration and initiates a bounded preemptive maneuver before corrective action is required. Closed-loop analysis establishes preservation of the prescribed risk constraints under pointwise bounded-input feasibility and finite-time target interception under a sustained target-accessibility condition. Numerical studies validate the proposed strategy and illustrate the tradeoff between allowable geometric risk and interception performance.