論文の概要: Real-Time Safe Control of Neural Network Dynamic Models with Sound Approximation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13456v2
- Date: Mon, 20 May 2024 21:57:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 18:02:40.414306
- Title: Real-Time Safe Control of Neural Network Dynamic Models with Sound Approximation
- Title（参考訳）: 音響近似を用いたニューラルネットワーク動的モデルのリアルタイム安全制御
- Authors: Hanjiang Hu, Jianglin Lan, Changliu Liu,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラル・ネットワーク・ダイナミック・モデル(NNDM)の音響近似を制御合成に用いることを提案する。
近似による誤差を軽減し、安全制御問題の持続可能性を確保する。
異なる神経力学と安全性の制約による実験では、安全が保証された場合、音近似のNNDMは安全制御ベースラインの10～100倍高速であることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.622680091231393
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Safe control of neural network dynamic models (NNDMs) is important to robotics and many applications. However, it remains challenging to compute an optimal safe control in real time for NNDM. To enable real-time computation, we propose to use a sound approximation of the NNDM in the control synthesis. In particular, we propose Bernstein over-approximated neural dynamics (BOND) based on the Bernstein polynomial over-approximation (BPO) of ReLU activation functions in NNDM. To mitigate the errors introduced by the approximation and to ensure persistent feasibility of the safe control problems, we synthesize a worst-case safety index using the most unsafe approximated state within the BPO relaxation of NNDM offline. For the online real-time optimization, we formulate the first-order Taylor approximation of the nonlinear worst-case safety constraint as an additional linear layer of NNDM with the l2 bounded bias term for the higher-order remainder. Comprehensive experiments with different neural dynamics and safety constraints show that with safety guaranteed, our NNDMs with sound approximation are 10-100 times faster than the safe control baseline that uses mixed integer programming (MIP), validating the effectiveness of the worst-case safety index and scalability of the proposed BOND in real-time large-scale settings. The code is available at https://github.com/intelligent-control-lab/BOND.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークダイナミックモデル(NNDM)の安全な制御は、ロボット工学や多くの応用において重要である。
しかし、NNDMの最適安全制御をリアルタイムに計算することは依然として困難である。
実時間計算を実現するために,NNDMの音響近似を制御合成に用いることを提案する。
特に、NNDMにおけるReLU活性化関数のBernstein多項式オーバー近似(BPO)に基づくBernstein over-approximated Neural Dynamics(BOND)を提案する。
NNDMのBPO緩和における最も安全でない近似状態を用いて、近似による誤差を軽減し、安全制御問題の持続可能性を確保するために、最悪のケース安全性指標を合成する。
オンラインリアルタイム最適化では、非線形最悪の安全制約の1次テイラー近似を、高次残差の l2 境界バイアス項を付加した NNDM の線形層として定式化する。
異なるニューラルダイナミクスと安全性制約による総合的な実験により、音近似のNNDMは、MIP(Mixed integer Programming)を用いた安全な制御ベースラインよりも10～100倍高速で、最悪の安全指標の有効性と、提案したBONDのリアルタイム大規模設定におけるスケーラビリティが検証された。
コードはhttps://github.com/intelligent-control-lab/BOND.comで公開されている。
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