論文の概要: Learning-Enhanced Safeguard Control for High-Relative-Degree Systems: Robust Optimization under Disturbances and Faults

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15373v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 03:03:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:35.780498
• Title: Learning-Enhanced Safeguard Control for High-Relative-Degree Systems: Robust Optimization under Disturbances and Faults
• Title（参考訳）: 高信頼度システムのための学習強化セーフガード制御:外乱・故障時のロバスト最適化
• Authors: Xinyang Wang, Hongwei Zhang, Shimin Wang, Wei Xiao, Martin Guay,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習に基づく最適制御問題における安全性保証によるシステム性能の向上を目的とする。 安全性の勾配と性能の勾配の関係を定量化するために,勾配類似性の概念を提案する。 安全性を保証するため、安全なRLフレームワークに勾配操作と適応機構を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.535600892275023
• License:
• Abstract: Merely pursuing performance may adversely affect the safety, while a conservative policy for safe exploration will degrade the performance. How to balance the safety and performance in learning-based control problems is an interesting yet challenging issue. This paper aims to enhance system performance with safety guarantee in solving the reinforcement learning (RL)-based optimal control problems of nonlinear systems subject to high-relative-degree state constraints and unknown time-varying disturbance/actuator faults. First, to combine control barrier functions (CBFs) with RL, a new type of CBFs, termed high-order reciprocal control barrier function (HO-RCBF) is proposed to deal with high-relative-degree constraints during the learning process. Then, the concept of gradient similarity is proposed to quantify the relationship between the gradient of safety and the gradient of performance. Finally, gradient manipulation and adaptive mechanisms are introduced in the safe RL framework to enhance the performance with a safety guarantee. Two simulation examples illustrate that the proposed safe RL framework can address high-relative-degree constraint, enhance safety robustness and improve system performance.
• Abstract（参考訳）: 単にパフォーマンスを追求することが安全性に悪影響を及ぼす可能性がある一方で、安全な探索のための保守的な政策はパフォーマンスを低下させる。 学習ベースの制御問題における安全性とパフォーマンスのバランスをとる方法は、興味深いが難しい問題である。 本稿では,RLに基づく非線形系の高次状態制約と未知の時間変動変動・アクチュエータ故障を考慮した最適制御問題の解法において,安全保証によるシステム性能の向上を図ることを目的とする。 まず、制御障壁関数(CBF)と新しいタイプのCBFであるRLを組み合わせるために、学習過程における高相対度制約に対処するために、高次相互制御障壁関数(HO-RCBF)と呼ぶ。 そこで, 安全性の勾配と性能の勾配の関係を定量化するために, 勾配類似性の概念を提案する。 最後に、安全なRLフレームワークに勾配操作と適応機構を導入し、安全性を保証する。 2つのシミュレーション例は、提案した安全なRLフレームワークが高相対性制約に対処し、安全性の堅牢性を高め、システム性能を向上させることを示している。

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