論文の概要: Myopically Verifiable Probabilistic Certificates for Safe Control and Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16883v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 20:29:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 15:13:44.215919
- Title: Myopically Verifiable Probabilistic Certificates for Safe Control and Learning
- Title（参考訳）: 安全な制御と学習のための神秘的検証可能な確率的証明書
- Authors: Zhuoyuan Wang, Haoming Jing, Christian Kurniawan, Albert Chern, Yorie Nakahira,
- Abstract要約: 環境において、無限小時間間隔におけるリスク事象の確率を制限する不分散に基づく手法は、重大な長期的リスクを示す可能性がある。
一方、長期的未来を考慮したリーチビリティに基づくアプローチでは、リアルタイムな意思決定が禁止される可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6918726072590555
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses the design of safety certificates for stochastic systems, with a focus on ensuring long-term safety through fast real-time control. In stochastic environments, set invariance-based methods that restrict the probability of risk events in infinitesimal time intervals may exhibit significant long-term risks due to cumulative uncertainties/risks. On the other hand, reachability-based approaches that account for the long-term future may require prohibitive computation in real-time decision making. To overcome this challenge involving stringent long-term safety vs. computation tradeoffs, we first introduce a novel technique termed `probabilistic invariance'. This technique characterizes the invariance conditions of the probability of interest. When the target probability is defined using long-term trajectories, this technique can be used to design myopic conditions/controllers with assured long-term safe probability. Then, we integrate this technique into safe control and learning. The proposed control methods efficiently assure long-term safety using neural networks or model predictive controllers with short outlook horizons. The proposed learning methods can be used to guarantee long-term safety during and after training. Finally, we demonstrate the performance of the proposed techniques in numerical simulations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高速リアルタイム制御による長期安全確保に焦点をあて,確率システムの安全証明書の設計について述べる。
確率的環境においては、無限小の時間間隔におけるリスク事象の確率を制限する集合不変性に基づく手法は、累積的不確実性/リスクによる重大な長期的リスクを示す可能性がある。
一方、長期的未来を考慮に入れた到達可能性に基づくアプローチは、リアルタイム意思決定において禁止的な計算を必要とする可能性がある。
厳密な長期的安全性対計算トレードオフに関わるこの課題を克服するために,我々はまず,確率的不変性(probabilistic invariance)と呼ばれる新しい手法を導入する。
この手法は興味の確率の不変条件を特徴づける。
長期軌道を用いて目標確率を定義する場合、この手法は長期安全確率を保証した筋電図条件/コントローラの設計に使用できる。
そして、この手法を安全な制御と学習に統合する。
提案した制御手法は,ニューラルネットワークやモデル予測コントローラを用いた長期的安全性の確保に有効である。
提案手法は,訓練前後の長期的安全確保に有効である。
最後に,提案手法の性能を数値シミュレーションで示す。
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