論文の概要: Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10733v1
- Date: Tue, 23 Aug 2022 05:02:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-24 14:12:27.453165
- Title: Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions
- Title（参考訳）: 制御障壁関数を用いた確率的安全なオンライン学習
- Authors: Fernando Casta\~neda, Jason J. Choi, Wonsuhk Jung, Bike Zhang, Claire
J. Tomlin, Koushil Sreenath
- Abstract要約: 学習に基づく制御スキームは、最近、複雑なタスクを実行する大きな有効性を示している。
実際のシステムにデプロイするためには、オンライントレーニングや実行中にシステムが安全であることを保証することが不可欠である。
まず,少なくとも1つの安全バックアップ方向が常に使用可能であることを保証するために,必要なときに計測を積極的に収集するアウト・オブ・ディストリビューション検出機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.70263232030078
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning-based control schemes have recently shown great efficacy performing
complex tasks. However, in order to deploy them in real systems, it is of vital
importance to guarantee that the system will remain safe during online training
and execution. We therefore need safe online learning frameworks able to
autonomously reason about whether the current information at their disposal is
enough to ensure safety or, in contrast, new measurements are required. In this
paper, we present a framework consisting of two parts: first, an
out-of-distribution detection mechanism actively collecting measurements when
needed to guarantee that at least one safety backup direction is always
available for use; and second, a Gaussian Process-based probabilistic
safety-critical controller that ensures the system stays safe at all times with
high probability. Our method exploits model knowledge through the use of
Control Barrier Functions, and collects measurements from the stream of online
data in an event-triggered fashion to guarantee recursive feasibility of the
learned safety-critical controller. This, in turn, allows us to provide formal
results of forward invariance of a safe set with high probability, even in a
priori unexplored regions. Finally, we validate the proposed framework in
numerical simulations of an adaptive cruise control system.
- Abstract（参考訳）: 学習に基づく制御スキームは、最近、複雑なタスクを実行する大きな有効性を示している。
しかし、実際のシステムにデプロイするには、オンライントレーニングと実行の間、システムが安全であることを保証することが極めて重要である。
したがって、安全なオンライン学習フレームワークは、その処理時の現在の情報が安全性を確保するのに十分なかどうかを自律的に判断できる必要があります。
本稿では,少なくとも1つの安全バックアップ方向が常に使用可能であることを保証するために,必要な計測を積極的に収集する分散検出機構と,システムが常に高い確率で安全であることを保証するガウス過程に基づく確率論的安全クリティカルコントローラの2つの部分からなる枠組みを提案する。
本手法は,制御バリア関数を用いてモデル知識を活用し,オンラインデータのストリームからイベントトリガー方式で測定値を収集し,学習した安全クリティカルコントローラの再帰性を保証する。
これにより、事前探索されていない領域であっても、高い確率で安全な集合の前方不変性の公式な結果が得られる。
最後に,適応型クルーズ制御システムの数値シミュレーションにおいて提案手法を検証した。
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