摘要
本文研究了移动机器人在复杂静态障碍物环境中的安全导航问题，并提出了一种抗死锁的导航控制方法。首先，采用对数求和指数（Log-Sum-Exp，LSE）函数对凸多边形障碍物进行建模；随后构建目标引导向量场与避障引导向量场（GVF），并利用目标方向及局部障碍物几何特征开发了一种绕行障碍物的方法。进一步将目标GVF与避障GVF进行融合，构建导航GVF，并为其建立了排除完全抵消的区域充分条件。在此基础上，将导航GVF与嵌入离散时间控制障碍函数（DCBF）约束的模型预测控制（MPC）框架相结合，设计了一种安全的机器人导航控制器。同时，在单步位置预测误差有界的条件下，给出了每个采样区间内实现避障的充分条件。数值仿真结果表明，在所测试的场景中，当人工势场（APF）方法和传统MPC-DCBF配置均无法完成导航任务时，所提出的方法能够绕过障碍物并到达目标。硬件实验进一步验证了所提方法在预先配置环境下的物理机器人平台上具有有效性。
