LACART は、予測付き制御障壁関数（CBF）と緩和制御リヤボン関数（CLF）を 1 つの二次計画（QP）に統合し、障害物回避と参照追跡を同時に行う安全フィルタを提供します。今回の開発で、ロボットのノミナル制御入力を QP で調整し、入力重み行列 W と緩和ペナルティ p s を用いて安全制約と追跡誤差をバランスさせます。

シミュレーションでは、従来の手法（リファレンス 9）と比較して、ステップ毎の総計算時間が中央値 0.31 ms（6.1 %）短縮され、QP の解決時間が 0.023 ms（8.0 %）にまで減少しました。全体として追跡精度に影響はありません。

安全性を保証するためには、CBF の look‑ahead 点が障害物やトラック境界から十分に離れている必要があります。ディスク型ロボットの場合、最小クリアランス d_min は look‑ahead 距離 l 以上でなくてはならず、推定誤差 η がある場合は d_min ≥ l + η が必要です。平均計測遅延 62.44 ms では、速度 1 m/s の時に look‑ahead 点が最大 6.24 cm 移動するため、実際の安全マージンが縮小します。

ハードウェア実験では、制御ループ全体が 40 ms 周期で実行され、QP の計算が 7.5 ms（約 19 %）を占めました。画像取得、画像処理、通信などで残りの時間が使用されます。分析の結果、ステアリング制限と遅延によりトラック境界への偶発的な衝突が観測され、両側境界が同時にアクティブになると一時停止する現象も確認されました。

総じて、LACART は単一 QP に CBF と CLF を組み合わせることで高速かつ証明された安全制御を実現できることを示しましたが、推定遅延や実際のハードウェア制限の影響を考慮する必要があると結論づけています。