論文の概要: Modular Control Architecture for Safe Marine Navigation: Reinforcement Learning and Predictive Safety Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01855v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 16:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 12:03:39.748746
• Title: Modular Control Architecture for Safe Marine Navigation: Reinforcement Learning and Predictive Safety Filters
• Title（参考訳）: 安全航海のためのモジュール制御アーキテクチャ:強化学習と予測安全フィルタ
• Authors: Aksel Vaaler, Svein Jostein Husa, Daniel Menges, Thomas Nakken Larsen, Adil Rasheed,
• Abstract要約: 強化学習は複雑なシナリオに適応するためにますます使われていますが、安全性と安定性を保証するための標準フレームワークは欠如しています。 予測安全フィルタ(PSF)は、明示的な制約処理を伴わずに、学習ベースの制御における制約満足度を確保する、有望なソリューションを提供する。 この手法を海洋航法に適用し,シミュレーションされたCybership IIモデル上でRLとPSFを組み合わせた。 その結果, PSF が安全維持に有効であることは, RL エージェントの学習速度と性能を損なうことなく示され, PSF を使用せずに標準 RL エージェントに対して評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many autonomous systems face safety challenges, requiring robust closed-loop control to handle physical limitations and safety constraints. Real-world systems, like autonomous ships, encounter nonlinear dynamics and environmental disturbances. Reinforcement learning is increasingly used to adapt to complex scenarios, but standard frameworks ensuring safety and stability are lacking. Predictive Safety Filters (PSF) offer a promising solution, ensuring constraint satisfaction in learning-based control without explicit constraint handling. This modular approach allows using arbitrary control policies, with the safety filter optimizing proposed actions to meet physical and safety constraints. We apply this approach to marine navigation, combining RL with PSF on a simulated Cybership II model. The RL agent is trained on path following and collision avpodance, while the PSF monitors and modifies control actions for safety. Results demonstrate the PSF's effectiveness in maintaining safety without hindering the RL agent's learning rate and performance, evaluated against a standard RL agent without PSF.
• Abstract（参考訳）: 多くの自律システムは安全上の課題に直面しており、物理的な制限や安全上の制約に対処するために、堅牢なクローズドループ制御が必要である。 自律船のような現実世界のシステムは、非線形力学と環境障害に遭遇する。 強化学習は複雑なシナリオに適応するためにますます使われていますが、安全性と安定性を保証するための標準フレームワークは欠如しています。 予測安全フィルタ(PSF)は、明示的な制約処理を伴わずに、学習ベースの制御における制約満足度を確保する、有望なソリューションを提供する。 このモジュラーアプローチは、物理および安全制約を満たすために提案されたアクションを最適化する安全フィルタにより、任意の制御ポリシーを使用することができる。 この手法を海洋航法に適用し,シミュレーションされたCybership IIモデル上でRLとPSFを組み合わせた。 RLエージェントは、経路追従及び衝突起伏に基づいて訓練され、PSFは安全のための制御動作を監視し、変更する。 その結果, PSF が安全維持に有効であることは, RL エージェントの学習速度と性能を損なうことなく示され, PSF を使用せずに標準 RL エージェントに対して評価された。

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