【路径规划】基于控制巴里耶函数 (Control Barrier Function, CBF) 方法实现机器人单障碍物和多障碍物可达-不可达问题Matlab仿真

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🔥 内容介绍

本文将详细介绍一个带单个障碍物的可达-不可达问题仿真。该问题旨在控制一个移动机器人从初始位置到达目标位置，同时避免与障碍物发生碰撞。我们将采用控制巴里耶函数 (Control Barrier Function, CBF) 方法来确保安全性和可达性。

问题描述

控制巴里耶函数

控制器设计

我们的目标是设计一个控制器，使其能够在满足安全约束的情况下将机器人从初始位置引导到目标位置。我们将采用以下策略：

仿真结果

为了验证该控制策略，我们进行了数值仿真。仿真结果表明，通过使用 CBF 约束，机器人能够成功地避开障碍物并到达目标位置。

结论

本文介绍了使用控制巴里耶函数来解决带单个障碍物的可达-不可达问题的仿真。仿真结果表明，CBF 方法能够有效地确保机器人的安全性和可达性。该方法可以扩展到更复杂的环境，例如多个障碍物或动态环境。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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