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。
関連論文リスト
- Data-Driven Permissible Safe Control with Barrier Certificates [11.96747040086603]
本稿では,未知のダイナミクスを持つシステムのデータから,安全戦略の最大セットを特定する手法を提案する。
ケーススタディでは、システム学習のためのデータセットのサイズが大きくなると、許容可能な戦略セットが大きくなることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-30T18:32:24Z) - Data-Driven Distributionally Robust Safety Verification Using Barrier Certificates and Conditional Mean Embeddings [0.24578723416255752]
問題を非現実的な仮定にシフトすることなく,スケーラブルな形式検証アルゴリズムを開発する。
問題を非現実的な仮定にシフトさせることなく,スケーラブルな形式検証アルゴリズムを開発するためには,バリア証明書の概念を用いる。
本稿では,2乗法最適化とガウス過程エンベロープを用いて効率よくプログラムを解く方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:32:02Z) - Meta-Learning Priors for Safe Bayesian Optimization [72.8349503901712]
メタ学習アルゴリズムであるF-PACOHを構築し,データ不足の設定において確実な定量化を実現する。
コアコントリビューションとして、安全に適合した事前をデータ駆動で選択するための新しいフレームワークを開発する。
ベンチマーク関数と高精度動作系において,我々のメタ学習先行が安全なBOアプローチの収束を加速することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-03T08:38:38Z) - Sample-efficient Safe Learning for Online Nonlinear Control with Control
Barrier Functions [35.9713619595494]
強化学習と連続非線形制御は、複雑なシーケンシャルな意思決定タスクの複数の領域にうまく展開されている。
学習過程の探索特性とモデル不確実性の存在を考えると、それらを安全クリティカルな制御タスクに適用することは困難である。
本稿では,オンライン制御タスクを対象とした,効率のよいエピソード型安全な学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-29T00:54:35Z) - Joint Differentiable Optimization and Verification for Certified
Reinforcement Learning [91.93635157885055]
安全クリティカル制御システムのためのモデルベース強化学習では,システム特性を正式に認定することが重要である。
本稿では,強化学習と形式検証を共同で行う枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-28T16:53:56Z) - ProBF: Learning Probabilistic Safety Certificates with Barrier Functions [31.203344483485843]
制御バリア関数は、地平系力学にアクセスできれば安全を保証できる便利なツールである。
実際には、システムダイナミクスに関する不正確な知識があるため、安全でない振る舞いにつながる可能性があります。
本手法の有効性をSegwayとQuadrotorのシミュレーション実験により示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-22T20:18:18Z) - Learning Robust Output Control Barrier Functions from Safe Expert Demonstrations [50.37808220291108]
本稿では,専門家によるデモンストレーションの部分的な観察から,安全な出力フィードバック制御法を考察する。
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-18T23:21:00Z) - Pointwise Feasibility of Gaussian Process-based Safety-Critical Control
under Model Uncertainty [77.18483084440182]
制御バリア関数(CBF)と制御リアプノフ関数(CLF)は、制御システムの安全性と安定性をそれぞれ強化するための一般的なツールである。
本稿では, CBF と CLF を用いた安全クリティカルコントローラにおいて, モデル不確実性に対処するためのガウスプロセス(GP)に基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-13T23:08:49Z) - Learning Hybrid Control Barrier Functions from Data [66.37785052099423]
ハイブリッドシステムの安全な制御法則を得るための体系的なツールが欠如していることから,データから確実に安全な制御法則を学習するための最適化ベースのフレームワークを提案する。
特に、システムダイナミクスが知られており、安全なシステム動作を示すデータが利用可能であるような設定を仮定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-08T23:55:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。