Parameterized Fast and Safe Tracking (FaSTrack) using Deepreach

FaSTrack（快速安全追踪）是一个模块化框架，通过Hamilton-Jacobi（HJ）可达性的价值函数，在实时规划和执行轨迹时提供安全保障。这些价值函数是通过动态规划计算得出的，这种方法以计算效率低著称。此外，由此产生的轨迹不能在线适应环境，如突然的干扰或障碍物。DeepReach是一种可扩展的深度学习方法，用于HJ可达性，允许对状态进行参数化，从而打开了在线适应各种控制和干扰的可能性。在本文中，我们提出了Parametric FaSTrack，它使用DeepReach来近似参数化规划模型的控制边界的价值函数。新框架可以平稳地权衡导航速度和跟踪误差（因此机动性），同时保证在预先未知的环境中避免障碍物。我们通过两个示例和与现有方法的基准比较来展示我们的方法，展示了框架的安全性、效率和更快的解决方案时间。

Parametric FaSTrack试图解决的问题是如何在未知环境中平衡导航速度和跟踪误差，同时保证避开障碍物。

Parametric FaSTrack使用DeepReach来逼近参数化控制边界的价值函数，从而实现在线适应各种控制和干扰的目的。

Parametric FaSTrack的亮点包括安全性、效率和更快的解决方案时间，实验使用两个示例和基准比较来展示其性能。论文提出的方法还可以平滑地权衡导航速度和跟踪误差。

在这个领域中，还有一些相关的研究，如Fast and Safe Tracking (FaSTrack)和DeepReach等。