对抗环境下的随机多目标运动动力学规划

摘要

本文提出了一种在存在随机混合对抗体的环境中进行多目标运动动力学规划的方法，通过将规划空间扩展到闭环策略序列并集成基于采样的风险评估，构建了权衡执行成本与安全约束违反概率的帕累托前沿。所提出的SMO-RRT和SMO-SST算法分别证明了概率完备性和通过选择性剪枝提高数值性能，并给出了非高斯状态相关不确定性下机会约束违反概率的有限样本界。