論文の概要: Wasserstein Distributionally Robust Control Barrier Function using
Conditional Value-at-Risk with Differentiable Convex Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08700v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 18:45:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 19:53:08.933003
- Title: Wasserstein Distributionally Robust Control Barrier Function using
Conditional Value-at-Risk with Differentiable Convex Programming
- Title（参考訳）: 微分凸計画付き条件付き値-at-Riskを用いたワッサーシュタイン分布ロバスト制御バリア関数
- Authors: Alaa Eddine Chriat and Chuangchuang Sun
- Abstract要約: 制御バリア関数 (CBF) は、現実世界の安全クリティカルシステムのための安全なコントローラの設計に広く注目を集めている。
分布変化下でのレジリエンスを達成するために, 分散ロバストCBFを提案する。
また、高次システムに対するDR-CBFの近似変種も提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.825619788907192
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Control Barrier functions (CBFs) have attracted extensive attention for
designing safe controllers for their deployment in real-world safety-critical
systems. However, the perception of the surrounding environment is often
subject to stochasticity and further distributional shift from the nominal one.
In this paper, we present distributional robust CBF (DR-CBF) to achieve
resilience under distributional shift while keeping the advantages of CBF, such
as computational efficacy and forward invariance.
To achieve this goal, we first propose a single-level convex reformulation to
estimate the conditional value at risk (CVaR) of the safety constraints under
distributional shift measured by a Wasserstein metric, which is by nature
tri-level programming. Moreover, to construct a control barrier condition to
enforce the forward invariance of the CVaR, the technique of differentiable
convex programming is applied to enable differentiation through the
optimization layer of CVaR estimation. We also provide an approximate variant
of DR-CBF for higher-order systems. Simulation results are presented to
validate the chance-constrained safety guarantee under the distributional shift
in both first and second-order systems.
- Abstract（参考訳）: 制御バリア機能(CBF)は、現実世界の安全クリティカルシステムに配置する安全なコントローラを設計するために広く注目を集めている。
しかし、周囲の環境に対する認識は、しばしば確率的であり、名目からさらに分布的な変化が伴う。
本稿では,分散性のあるCBF(DR-CBF)について,計算効率や前方不変性などのCBFの利点を維持しつつ,分散シフト下でのレジリエンスを実現する。
この目的を達成するために,我々はまず,自然三段階プログラミングによるwasersteinメトリックで測定される分布シフトの下での安全性制約条件値(cvar)を推定する単一レベル凸再構成を提案する。
さらに,CVaRの前方不変性を強制する制御バリア条件を構築するために,CVaR推定の最適化層による微分を実現するために,微分可能な凸計画法を適用した。
また、高次システムに対するDR-CBFの近似変種も提供する。
第1次・第2次システムの分散シフトの下で, 確率制約付き安全保証を検証するためのシミュレーション結果を示す。
関連論文リスト
- Domain Adaptive Safety Filters via Deep Operator Learning [5.62479170374811]
本稿では,環境パラメータから対応するCBFへのマッピングを学習する自己教師型深層演算子学習フレームワークを提案する。
動的障害物を含むナビゲーションタスクの数値実験により,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T15:10:55Z) - Pareto Control Barrier Function for Inner Safe Set Maximization Under Input Constraints [50.920465513162334]
入力制約下での動的システムの内部安全集合を最大化するPCBFアルゴリズムを提案する。
逆振り子に対するハミルトン・ヤコビの到達性との比較と,12次元四元数系のシミュレーションにより,その有効性を検証する。
その結果,PCBFは既存の手法を一貫して上回り,入力制約下での安全性を確保した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T18:45:19Z) - Safe Neural Control for Non-Affine Control Systems with Differentiable
Control Barrier Functions [58.19198103790931]
本稿では,非アフィン制御系における安全クリティカル制御の問題に対処する。
制御バリア関数(CBF)を用いて,状態制約と制御制約の2次コストの最適化を2次プログラムのシーケンス(QP)にサブ最適化できることが示されている。
我々は,高次CBFをニューラル常微分方程式に基づく学習モデルに差分CBFとして組み込んで,非アフィン制御系の安全性を保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T05:35:48Z) - Recursively Feasible Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions [60.26921219698514]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-23T05:02:09Z) - Learning Differentiable Safety-Critical Control using Control Barrier
Functions for Generalization to Novel Environments [16.68313219331689]
制御バリア機能(CBF)は、制御システムの安全性を強制するための一般的なツールとなっている。
本稿では,最適化に基づく安全クリティカル制御フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-04T20:43:37Z) - 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 Control Barrier Functions from Expert Demonstrations [69.23675822701357]
制御障壁関数(CBF)に基づく安全な制御器合成のための学習に基づくアプローチを提案する。
最適化に基づくCBFの学習手法を解析し、基礎となる力学系のリプシッツ仮定の下で証明可能な安全保証を享受する。
私たちの知る限りでは、これらはデータから確実に安全な制御障壁関数を学習する最初の結果です。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-07T12:29:06Z) - Safe Wasserstein Constrained Deep Q-Learning [2.088376060651494]
本稿では,Wasserstein ambiguity セットを利用した分散ロバストなQ-Learningアルゴリズム (DrQ) を提案する。
リチウムイオン電池の高速充電のケーススタディを用いて、理想主義的安全性保証が安全性を全般的に向上させる方法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-07T21:23:46Z)
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。