論文の概要: Learning Robust Output Control Barrier Functions from Safe Expert Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09971v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 00:09:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 19:58:26.757168
• Title: Learning Robust Output Control Barrier Functions from Safe Expert Demonstrations
• Title（参考訳）: 安全専門家によるロバストな出力制御障壁関数の学習
• Authors: Lars Lindemann, Alexander Robey, Lejun Jiang, Satyajeet Das, Stephen Tu, and Nikolai Matni
• Abstract要約: まず,安全性を保証する手段として,ロバスト出力制御バリア関数(ROCBF)を提案する。 次に、安全なシステム動作を示す専門家による実証からROCBFを学習するための最適化問題を定式化する。 我々は,自律走行シミュレータCARLAのアルゴリズムを実証的に検証し,RGBカメラ画像から安全な制御法を学習する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.37808220291108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses learning safe output feedback control laws from partial observations of expert demonstrations. We assume that a model of the system dynamics and a state estimator are available along with corresponding error bounds, e.g., estimated from data in practice. We first propose robust output control barrier functions (ROCBFs) as a means to guarantee safety, as defined through controlled forward invariance of a safe set. We then formulate an optimization problem to learn ROCBFs from expert demonstrations that exhibit safe system behavior, e.g., data collected from a human operator or an expert controller. When the parametrization of the ROCBF is linear, then we show that, under mild assumptions, the optimization problem is convex. Along with the optimization problem, we provide verifiable conditions in terms of the density of the data, smoothness of the system model and state estimator, and the size of the error bounds that guarantee validity of the obtained ROCBF. Towards obtaining a practical control algorithm, we propose an algorithmic implementation of our theoretical framework that accounts for assumptions made in our framework in practice. We empirically validate our algorithm in the autonomous driving simulator CARLA and demonstrate how to learn safe control laws from RGB camera images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,熟練者による部分的観察から安全な出力フィードバック制御則の学習について述べる。 システムダイナミクスのモデルと状態推定器が,実際のデータから推定されるような,対応するエラー境界と共に利用できると仮定する。 まず,安全な集合の制御前方不変性を通じて定義された安全を保証する手段として,ロバスト出力制御障壁関数(ROCBF)を提案する。 次に、人間のオペレータや専門家のコントローラから収集したデータなど、安全なシステム動作を示す専門家のデモンストレーションからROCBFを学習するための最適化問題を定式化する。 ROCBFのパラメトリゼーションが線形であれば、軽微な仮定では最適化問題は凸であることを示す。 最適化問題に加えて,データの密度,システムモデルと状態推定器の滑らかさ,得られたROCBFの妥当性を保証する誤差境界の大きさなどの観点から検証可能な条件を提供する。 実用的な制御アルゴリズムを得るため,本手法の前提を考慮に入れた理論的枠組みのアルゴリズム実装を提案する。 我々は,自律走行シミュレータCARLAのアルゴリズムを実証的に検証し,RGBカメラ画像から安全な制御法を学習する方法を実証する。

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