論文の概要: Learning Local Control Barrier Functions for Safety Control of Hybrid Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14907v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 14:38:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 14:51:04.174704
• Title: Learning Local Control Barrier Functions for Safety Control of Hybrid Systems
• Title（参考訳）: ハイブリッドシステムの安全制御のための局所制御障壁関数の学習
• Authors: Shuo Yang, Yu Chen, Xiang Yin, Rahul Mangharam
• Abstract要約: 安全はハイブリッドロボットシステムにとって主要な関心事である。 既存のハイブリッドシステムに対する安全クリティカルな制御アプローチは、計算的に非効率であり、システム性能に有害であるか、小規模システムに限定されている。 本研究では,局所制御バリア関数 (CBF) を構築するための学習可能なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.57209279619218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hybrid dynamical systems are ubiquitous as practical robotic applications often involve both continuous states and discrete switchings. Safety is a primary concern for hybrid robotic systems. Existing safety-critical control approaches for hybrid systems are either computationally inefficient, detrimental to system performance, or limited to small-scale systems. To amend these drawbacks, in this paper, we propose a learningenabled approach to construct local Control Barrier Functions (CBFs) to guarantee the safety of a wide class of nonlinear hybrid dynamical systems. The end result is a safe neural CBFbased switching controller. Our approach is computationally efficient, minimally invasive to any reference controller, and applicable to large-scale systems. We empirically evaluate our framework and demonstrate its efficacy and flexibility through two robotic examples including a high-dimensional autonomous racing case, against other CBF-based approaches and model predictive control.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド力学系は、しばしば連続状態と離散スイッチングの両方を含む実用的なロボット応用としてユビキタスである。 安全はハイブリッドロボットシステムの主要な関心事である。 既存のハイブリッドシステムに対する安全クリティカルな制御アプローチは、計算的に非効率であり、システム性能に有害である。 本稿では,これらの欠点を解消するために,多種多様な非線形ハイブリッド力学系の安全性を保証するために,局所制御障壁関数(cbfs)を構築するための学習可能な手法を提案する。 最終的な結果は、安全な神経CBFベースのスイッチングコントローラである。 我々のアプローチは計算効率が良く、どんな参照コントローラにも最小限に侵入でき、大規模システムにも適用できる。 我々は,この枠組みを実証的に評価し,高次元の自律レーシングケースを含む2つのロボット例を通して,他のcbfベースのアプローチやモデル予測制御に対する有効性と柔軟性を示す。

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