論文の概要: Delay Independent Safe Control with Neural Networks: Positive Lur'e Certificates for Risk Aware Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06661v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 05:22:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.314086
• Title: Delay Independent Safe Control with Neural Networks: Positive Lur'e Certificates for Risk Aware Autonomy
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる独立安全制御の遅延:リスク認識自律性のための正のLur'e証明書
• Authors: Hamidreza Montazeri Hedesh, Milad Siami,
• Abstract要約: 本稿では,自律型学習可能制御システムに対するリスク認識型安全性保証手法を提案する。 我々は、局所セクター境界を持つニューラルネットワーク(NN)コントローラをモデル化し、線形で遅延非依存の証明書を導出する正の構造の活用を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5729426778193398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a risk-aware safety certification method for autonomous, learning enabled control systems. Focusing on two realistic risks, state/input delays and interval matrix uncertainty, we model the neural network (NN) controller with local sector bounds and exploit positivity structure to derive linear, delay-independent certificates that guarantee local exponential stability across admissible uncertainties. To benchmark performance, we adopt and implement a state-of-the-art IQC NN verification pipeline. On representative cases, our positivity-based tests run orders of magnitude faster than SDP-based IQC while certifying regimes the latter cannot-providing scalable safety guarantees that complement risk-aware control.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律型学習可能制御システムに対するリスク認識型安全性保証手法を提案する。 状態/入出力遅延と間隔行列の不確実性という2つの現実的なリスクに着目して、ニューラルネットワーク(NN)コントローラを局所セクタ境界でモデル化し、肯定構造を利用して線形で遅延非依存な証明書を導出し、許容可能な不確実性間の局所的な指数的安定性を保証する。 性能をベンチマークするために、我々は最先端のIQC NN検証パイプラインを採用し実装した。 代表的なケースでは、当社の実証に基づくテストは、SDPベースのIQCよりも桁違いに高速に実行される一方で、リスク認識制御を補完するスケーラブルな安全保証を提供することは不可能である。

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