27、安全人机交互中机器人行为设计与多机器人协作视觉任务优化

安全人机交互中机器人行为设计与多机器人协作视觉任务优化

能量基方法在安全人机交互中的应用

在安全人机交互（HRI）的机器人行为设计里，能量基方法有着独特的作用。能量基方法通常会定义一个标量能量函数，让控制目标（如安全性）对应低能量状态。所以，理想的控制应使能量函数朝着负方向变化。像势函数、李雅普诺夫函数以及安全指标等，都能被看作能量函数。

不同能量函数各有侧重：
- 势场法 ：强调虚拟排斥力，可在一定程度上视为“力”控制。
- 李雅普诺夫理论 ：关注渐近收敛到控制目标。
- 安全集算法 ：注重控制目标的时间不变性，类似“位置”控制。

而且，安全指标与李雅普诺夫函数紧密相关，把安全指标中的所有负值设为零，就能将其转化为李雅普诺夫函数。该方法的创新之处在于引入了多目标，例如效率目标与安全目标。机器人需要在众多确保安全的方式中找到最优解。

在约束最优控制框架下处理多目标问题时，由于引入了能量方法（如安全指标），原本非凸的状态空间安全约束被转化为凸控制空间约束，这降低了与其他优化方法相比的计算复杂度。因此，安全集方法兼具能量方法和最优控制方法的优势。

以下是一个简单的流程图，展示能量基方法的大致流程：

graph LR
    A[定义标量能量函数] --> B[确定控制目标对应低能量状态]
    B --> C[使能量函数朝负方向变化]
    C --> D[选择合适能量函数（势场、李雅普诺夫等）]