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Enregistrement W4412603953 · doi:10.1016/j.conengprac.2025.106489

Exponential control barrier function and model predictive control for jerk-level reactive motion planning of quadrotors

2025· article· en· W4412603953 sur OpenAlexaff
Zeinab Shayan, Mohammadreza Izadi, Vincenzo Scognamiglio, Simone D’Angelo, Shashank Singoji, Vincenzo Lippiello, Reza Faieghi

Notice bibliographique

RevueControl Engineering Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJerkModel predictive controlControl theory (sociology)Exponential functionControl (management)Motion planningFunction (biology)Motion (physics)Computer scienceEngineeringControl engineeringPhysicsMathematicsRobotAccelerationArtificial intelligenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quadrotors require efficient reactive motion planning algorithms to ensure safe autonomous operations in dynamic environments. One common strategy for reactive motion planning is model predictive control (MPC); however, conventional MPC-based methods often fall short of guaranteeing collision avoidance when encountering dynamic obstacles. To address this limitation, we develop an enhanced framework that combines MPC with control barrier functions (CBFs) for improved safety and a Kalman Filter (KF) for predicting obstacle behavior, increasing responsiveness to dynamic obstacles. We utilize a high-order closed-loop model of the quadrotor along with exponential CBFs, enabling trajectory control at the jerk level, unlike existing MPC-CBF methods that rely on acceleration-level planning. Extensive hardware experiments across multiple scenarios demonstrate that this approach significantly enhances safety by increasing the minimum vehicle-obstacle distance and enabling successful navigation through complex situations, such as avoiding fast-swinging obstacles, where traditional MPC-only methods fail. Hardware-based sensitivity analysis further reveals the algorithm’s overall robustness to variations in parameter values, provides insight into parameter tuning, and highlights the critical role of accurate obstacle predictions in dynamic environments. Our findings indicate that the MPC-CBF-KF framework is a promising, robust, and computationally feasible solution for quadrotor motion planning in both dynamic and static environments. • Development of MPC-CBF-KF reactive motion planner for quadrotor navigation in dynamic environments, validated experimentally. • Integrating exponential CBF with a high-order quadrotor model to control the jerk of the trajectory rather than acceleration. • Hardware-based sensitivity analysis of key tuning parameters on the motion planner’s performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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