SWARM
SEAMLiS：感知受限多机器人探索中的可见性感知安全
Taekyung Kim, Rahul H Kumar, Aswin D. Menon, Tzu-Hsiang Lin, Dimitra Panagou
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出SEAMLiS，一种面向分散式多机器人探索的模块化执行层安全框架，通过感知姿态和位置滤波器保证安全。该框架在保留上游探索栈的同时，利用门控姿态滤波器和基于控制障碍函数的位置滤波器，确保在有限感知范围内对未知边界保持足够制动裕度的可见性。
关键词
multi-robotexplorationsafetyperception-limitedcontrol barrier function
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