A Modular and Hierarchical Framework for Motion Planning with Feedback-based Motion Primitives
Notice bibliographique
Résumé
As robots become more integrated into everyday society, an increasing emphasis is being placed on their ability to execute complex tasks while maintaining safety. One of the most fundamental tasks in motion planning and control is the coordination of multiple robots to safely and efficiently reach target destinations. In recent years, a hybrid systems approach, that which combines both continuous and discrete system descriptions, has proven to be an attractive methodology for control with complex specifications. Although there is extensive literature on both the design of continuous time feedback controllers and discrete motion planning algorithms, relatively few works address the rigorous integration of these two components, especially in the context of multi-vehicle coordination. In this dissertation, we leverage the hybrid systems paradigm to formulate a novel framework for motion planning and control of multi-vehicle systems that is modular, robust, and provably safe. This dissertation contains three distinct contributions. The first contribution considers the synthesis of low level continuous time feedback controllers for guiding system trajectories along a desired direction; to this end, an open problem in classical linear quadratic control was solved. The second contribution broadens the scope to develop a modular motion planning framework that combines low level feedback-based motion primitives with high level planning algorithms. Finally, the third contribution extends this modular framework towards a multi-hierarchy of motion primitives in order to improve scalability with respect to the number of vehicles. Both the second and third contributions include experimental validation on a collection of quadrocopters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».