def METHOD_NAME(x, y, ox, oy, rr):
    # search nearest obstacle
    minid = -1
    dmin = float("inf")
    for i, _ in enumerate(ox):
        d = np.hypot(x - ox[i], y - oy[i])
        if dmin >= d:
            dmin = d
            minid = i
    # calc repulsive potential
    dq = np.hypot(x - ox[minid], y - oy[minid])
    if dq <= rr:
        if dq <= 0.1:
            dq = 0.1
        return 0.5 * ETA * (1.0 / dq - 1.0 / rr) ** 2
    else:
        return 0.0