論文の概要: Learning Local Control Barrier Functions for Hybrid Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14907v2
- Date: Fri, 29 Nov 2024 15:46:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:14:55.406077
- Title: Learning Local Control Barrier Functions for Hybrid Systems
- Title（参考訳）: ハイブリッドシステムのための局所制御バリア関数の学習
- Authors: Shuo Yang, Yu Chen, Xiang Yin, George J. Pappas, 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）: 29.777171131682486
- License:
- 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 learning-enabled 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 CBF-based 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。
本稿では,これらの欠点を解消するために,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。
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、高次元自律レースケースを含む2つのロボット事例を通して、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実証した。
関連論文リスト
- 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) - Fault Tolerant Neural Control Barrier Functions for Robotic Systems
under Sensor Faults and Attacks [6.314000948709254]
センサ故障および攻撃下でのロボットシステムの安全臨界制御合成について検討した。
我々の主な貢献は、障害耐性神経制御バリア機能(FT-NCBF)と呼ばれる新しいCBFの開発と合成である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T19:44:19Z) - 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) - In-Distribution Barrier Functions: Self-Supervised Policy Filters that
Avoid Out-of-Distribution States [84.24300005271185]
本稿では,任意の参照ポリシーをラップした制御フィルタを提案する。
本手法は、トップダウンとエゴセントリックの両方のビュー設定を含むシミュレーション環境における2つの異なるビズモータ制御タスクに有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-27T22:28:19Z) - 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) - Bridging Model-based Safety and Model-free Reinforcement Learning
through System Identification of Low Dimensional Linear Models [16.511440197186918]
モデルベース安全性とモデルフリー強化学習を組み合わせた新しい手法を提案する。
閉ループ系の力学を捉えるためには,低次元の力学モデルが十分であることを示す。
検出された線形モデルは、安全クリティカルな最適制御フレームワークによる保証を提供することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-11T22:03:18Z) - A Barrier Certificate-based Simplex Architecture for Systems with Approximate and Hybrid Dynamics [3.254402439041394]
Bb-Simplexは、連続力学系の実行時保証のための新しい設計である。
バリア証明書は、ベースラインコントローラが安全を保証することを証明するために使用される。
Bb-Simplexは、複雑な連続時間とハイブリッドシステムのスイッチング条件を自動的に導出することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-20T02:08:10Z) - Learning Robust Hybrid Control Barrier Functions for Uncertain Systems [68.30783663518821]
我々は,ロバストな安全を確保する制御則を合成する手段として,ロバストなハイブリッド制御障壁関数を提案する。
この概念に基づき,データからロバストなハイブリッド制御障壁関数を学習するための最適化問題を定式化する。
我々の技術は、モデル不確実性の対象となるコンパス歩行歩行者の魅力領域を安全に拡張することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-16T17:53:35Z) - 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) - Neural Lyapunov Redesign [36.2939747271983]
学習コントローラは、エージェントや環境に害を与えないように、何らかの安全の概念を保証しなければなりません。
リアプノフ関数は非線形力学系の安定性を評価する効果的なツールである。
本稿では,リアプノフ関数の推定と,安定領域を徐々に拡大する制御器の導出を交互に行う2プレーヤ協調アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-06T19:22:20Z)
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。