論文の概要: Recursively Feasible Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10733v3
- Date: Tue, 3 Sep 2024 23:41:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 07:20:22.480320
- Title: Recursively Feasible Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions
- Title（参考訳）: 制御バリア関数を用いた逐次確率論的オンライン学習
- Authors: Fernando Castañeda, Jason J. Choi, Wonsuhk Jung, Bike Zhang, Claire J. Tomlin, Koushil Sreenath,
- Abstract要約: CBFをベースとした安全クリティカルコントローラのモデル不確実性を考慮した再構成を提案する。
次に、結果の安全制御器のポイントワイズ実現可能性条件を示す。
これらの条件を利用して、イベントトリガーによるオンラインデータ収集戦略を考案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.26921219698514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning-based control has recently shown great efficacy in performing complex tasks for various applications. However, to deploy it in real systems, it is of vital importance to guarantee the system will stay safe. Control Barrier Functions (CBFs) offer mathematical tools for designing safety-preserving controllers for systems with known dynamics. In this article, we first introduce a model-uncertainty-aware reformulation of CBF-based safety-critical controllers using Gaussian Process (GP) regression to close the gap between an approximate mathematical model and the real system, which results in a second-order cone program (SOCP)-based control design. We then present the pointwise feasibility conditions of the resulting safety controller, highlighting the level of richness that the available system information must meet to ensure safety. We use these conditions to devise an event-triggered online data collection strategy that ensures the recursive feasibility of the learned safety controller. Our method works by constantly reasoning about whether the current information is sufficient to ensure safety or if new measurements under active safe exploration are required to reduce the uncertainty. As a result, our proposed framework can guarantee the forward invariance of the safe set defined by the CBF with high probability, even if it contains a priori unexplored regions. We validate the proposed framework in two numerical simulation experiments.
- Abstract（参考訳）: 学習に基づく制御は、最近、様々なアプリケーションで複雑なタスクを実行する上で大きな効果を示している。
しかし、実際のシステムにデプロイするには、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。
制御バリア関数(CBF)は、既知のダイナミクスを持つシステムの安全保存コントローラを設計するための数学的ツールを提供する。
本稿では、まず、ガウス過程(GP)回帰を用いたCBFベースの安全クリティカルコントローラのモデル不確実性を考慮した再構成を導入し、近似数学モデルと実システムとのギャップを埋め、第二次コーンプログラム(SOCP)ベースの制御設計をもたらす。
次に,得られた安全制御器のポイントワイズ実現可能性条件を提示し,安全確保のために利用可能なシステム情報が満たさなければならない富のレベルを強調した。
我々は、これらの条件を用いて、学習した安全コントローラの再帰可能性を保証する、イベントトリガーによるオンラインデータ収集戦略を考案する。
本手法は, 安全を確保するのに現在の情報が十分かどうか, あるいは, 不確実性を低減するために, アクティブセーフ探査における新しい測定が必要であるかどうかを常に推論することによって機能する。
その結果,提案フレームワークは,事前未探索領域を含む場合でも,CBFが定義した安全集合の前方不変性を高い確率で保証することができる。
提案手法を2つの数値シミュレーション実験で検証した。
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