Robotic Shepherding in Cluttered and Unknown Environments using Control Barrier Functions

本文介绍了一种新的控制方法，旨在使用机器狗指导一群机器羊在杂乱和未知的环境中移动。狗机器人不断扫描环境并计算安全轨迹，以指导羊到达最终目的地。所提出的基于优化的控制器通过使用控制障碍函数（CBF）保证羊与参考轨迹保持所需距离。同时，还采用了额外的CBF约束，以确保智能体之间和障碍物之间的碰撞避免。所提出的方法在仿真中得到了严格测试，证明了在复杂和杂乱的环境中成功驱赶机器羊的有效性。

论文旨在通过使用机器狗来引导机器羊在未知、杂乱的环境中移动，解决机器羊集体移动的问题。

论文提出了一种基于优化的控制方法，通过控制障碍函数来保证机器羊与参考轨迹的距离，并同时确保机器羊之间和障碍物之间的碰撞避免。

论文在仿真实验中证明了所提出的方法在复杂和杂乱的环境中成功地引导了机器羊。

最近的相关研究包括“Multi-Robot Herding via Decentralized Control and Local Communication”和“Distributed Control of Robotic Swarms for Herding and Formation Control”。