全身（ホールボディ）連続体ソフトロボットの衝突回避のための閉形式CLF-CBFコントローラ

要旨: 人間中心の3D環境にロボットを導入するには、安全な運用が不可欠である。ソフト連続体マニピュレータは、機械的なコンプライアンスによって受動的な安全性を提供するが、それでも確実な衝突回避を実現するには能動的な制御が必要である。サンプリングベース計画などの既存手法は、計算コストが高いことが多く、形式的な安全保証を欠くため、リアルタイムの全身回避への適用が制限されている。
本論文では、オンライン最適化なしで、ソフト連続体マニピュレータにおけるリアルタイム3D障害物回避のための、閉形式のControl Lyapunov Function—Control Barrier Function（CLF—CBF）コントローラを提案する。安全制約を制御入力へ解析的に埋め込むことで、提案手法は、与えられたモデリング仮定のもとで安定性と安全性を保証し、オンライン最適化ベース手法で一般的に遭遇する実行可能性の問題を回避する。得られるコントローラは、標準的なCLF—CBFの二次計画法アプローチと比べて最大10\times高速であり、従来のサンプリングベース計画と比べて最大100\times高速である。
腱駆動のソフトマニピュレータに対するシミュレーションおよびハードウェア実験により、雑多な環境において正確な3D軌道追従と頑健な障害物回避が示される。これらの結果は、提案フレームワークが、動的で安全性が重要な状況で動作するソフトロボットに対して、スケーラブルで、かつ証明可能な安全性を備えた制御戦略を提供することを示している。