論文の概要: Learning Performance-Oriented Control Barrier Functions Under Complex Safety Constraints and Limited Actuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05629v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 21:46:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:25:46.046167
• Title: Learning Performance-Oriented Control Barrier Functions Under Complex Safety Constraints and Limited Actuation
• Title（参考訳）: 複雑な安全制約と限定動作下における性能指向制御バリア関数の学習
• Authors: Lakshmideepakreddy Manda, Shaoru Chen, Mahyar Fazlyab,
• Abstract要約: 制御バリア関数(CBF)は非線形制御系力学を制約するエレガントなフレームワークを提供する。 これらの課題に包括的に対処する,新たな自己教師型学習フレームワークを導入する。 本研究では,2次元ダブルインテグレータ(DI)システムと7次元固定翼航空機システムに対するアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.62479170374811
• License:
• Abstract: Control Barrier Functions (CBFs) provide an elegant framework for constraining nonlinear control system dynamics to remain within an invariant subset of a designated safe set. However, identifying a CBF that balances performance-by maximizing the control invariant set-and accommodates complex safety constraints, especially in systems with high relative degree and actuation limits, poses a significant challenge. In this work, we introduce a novel self-supervised learning framework to comprehensively address these challenges. Our method begins with a Boolean composition of multiple state constraints that define the safe set. We first construct a smooth function whose zero superlevel set forms an inner approximation of this safe set. This function is then combined with a smooth neural network to parameterize the CBF candidate. To train the CBF and maximize the volume of the resulting control invariant set, we design a physics-informed loss function based on a Hamilton-Jacobi Partial Differential Equation (PDE). We validate the efficacy of our approach on a 2D double integrator (DI) system and a 7D fixed-wing aircraft system (F16).
• Abstract（参考訳）: 制御バリア関数(CBF)は、指定された安全集合の不変部分集合内に留まる非線形制御系力学を制約するエレガントなフレームワークを提供する。 しかし、制御不変集合を最大化して性能バランスをとるCBFを特定することは、特に高い相対次数とアクティベーション限界を持つシステムにおいて、複雑な安全制約を許容する。 本研究では,これらの課題を包括的に解決する,新たな自己教師型学習フレームワークを提案する。 私たちのメソッドは、セーフセットを定義する複数の状態制約からなるブール合成から始まります。 まず、ゼロ超準位集合がこの安全な集合の内部近似を形成する滑らかな函数を構築する。 この関数は、CBF候補をパラメータ化するためにスムーズなニューラルネットワークと結合される。 CBFをトレーニングし、その結果の制御不変量の最大化のために、ハミルトン・ヤコビ偏微分方程式(PDE)に基づく物理学的インフォームド損失関数を設計する。 本研究では,2次元ダブルインテグレータ (DI) システムと7次元固定翼航空機 (F16) システムに対するアプローチの有効性を検証する。

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