論文の概要: Learning Robust Hybrid Control Barrier Functions for Uncertain Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06492v1
- Date: Sat, 16 Jan 2021 17:53:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-28 04:25:10.511824
- Title: Learning Robust Hybrid Control Barrier Functions for Uncertain Systems
- Title（参考訳）: 不確かさに対するロバストハイブリッド制御障壁関数の学習
- Authors: Alexander Robey, Lars Lindemann, Stephen Tu, and Nikolai Matni
- Abstract要約: 我々は,ロバストな安全を確保する制御則を合成する手段として,ロバストなハイブリッド制御障壁関数を提案する。
この概念に基づき,データからロバストなハイブリッド制御障壁関数を学習するための最適化問題を定式化する。
我々の技術は、モデル不確実性の対象となるコンパス歩行歩行者の魅力領域を安全に拡張することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.30783663518821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The need for robust control laws is especially important in safety-critical
applications. We propose robust hybrid control barrier functions as a means to
synthesize control laws that ensure robust safety. Based on this notion, we
formulate an optimization problem for learning robust hybrid control barrier
functions from data. We identify sufficient conditions on the data such that
feasibility of the optimization problem ensures correctness of the learned
robust hybrid control barrier functions. Our techniques allow us to safely
expand the region of attraction of a compass gait walker that is subject to
model uncertainty.
- Abstract（参考訳）: 堅牢な制御法の必要性は、特に安全クリティカルな応用において重要である。
我々は,ロバストな安全を確保する制御則を合成する手段として,ロバストなハイブリッド制御障壁関数を提案する。
この概念に基づき,データからロバストなハイブリッド制御障壁関数を学習するための最適化問題を定式化する。
最適化問題の実現可能性によって学習された強固なハイブリッド制御障壁関数の正確性が保証されるようなデータ上の十分な条件を明らかにする。
我々の技術は、モデル不確実性の対象となるコンパス歩行歩行者の魅力領域を安全に拡張することを可能にする。
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