論文の概要: V-OCBF: Learning Safety Filters from Offline Data via Value-Guided Offline Control Barrier Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10822v1
• Date: Thu, 11 Dec 2025 17:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.482548
• Title: V-OCBF: Learning Safety Filters from Offline Data via Value-Guided Offline Control Barrier Functions
• Title（参考訳）: V-OCBF:値誘導オフライン制御バリア関数によるオフラインデータからの安全フィルタの学習
• Authors: Mumuksh Tayal, Manan Tayal, Aditya Singh, Shishir Kolathaya, Ravi Prakash,
• Abstract要約: V-OCBF(Value-Guided Offline Control Barrier Function)を導入する。 オフラインデモから完全にニューラルネットワークCBFを学習する。 基準法よりも安全性違反が著しく少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.042484673796137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring safety in autonomous systems requires controllers that satisfy hard, state-wise constraints without relying on online interaction. While existing Safe Offline RL methods typically enforce soft expected-cost constraints, they do not guarantee forward invariance. Conversely, Control Barrier Functions (CBFs) provide rigorous safety guarantees but usually depend on expert-designed barrier functions or full knowledge of the system dynamics. We introduce Value-Guided Offline Control Barrier Functions (V-OCBF), a framework that learns a neural CBF entirely from offline demonstrations. Unlike prior approaches, V-OCBF does not assume access to the dynamics model; instead, it derives a recursive finite-difference barrier update, enabling model-free learning of a barrier that propagates safety information over time. Moreover, V-OCBF incorporates an expectile-based objective that avoids querying the barrier on out-of-distribution actions and restricts updates to the dataset-supported action set. The learned barrier is then used with a Quadratic Program (QP) formulation to synthesize real-time safe control. Across multiple case studies, V-OCBF yields substantially fewer safety violations than baseline methods while maintaining strong task performance, highlighting its scalability for offline synthesis of safety-critical controllers without online interaction or hand-engineered barriers.
• Abstract（参考訳）: 自律システムの安全性を保証するには、オンラインインタラクションに頼ることなく、厳しい状態制約を満たすコントローラが必要である。 既存の Safe Offline RL メソッドは一般的にソフトなコスト制約を強制するが、前方の不変性は保証しない。 逆に、制御バリア関数(CBF)は厳格な安全保証を提供するが、通常は専門家が設計したバリア関数やシステムダイナミクスの完全な知識に依存している。 本稿では、オフラインデモから完全にニューラルネットワークCBFを学習するフレームワークであるValue-Guided Offline Control Barrier Functions (V-OCBF)を紹介する。 従来のアプローチとは異なり、V-OCBFはダイナミックスモデルへのアクセスを前提とせず、再帰的な有限差分バリア更新を導出し、時間とともに安全情報を伝達するバリアのモデルフリー学習を可能にする。 さらに、V-OCBFは、ディストリビューション外のアクションのバリアのクエリを回避し、データセットをサポートするアクションセットへの更新を制限する、期待値ベースの目的を組み込んでいる。 学習された障壁は、リアルタイム安全な制御を合成するために擬似プログラム(QP)の定式化と共に使用される。 複数のケーススタディの中で、V-OCBFは、オンラインインタラクションや手作業による障壁のない安全クリティカルコントローラをオフラインで合成するスケーラビリティを強調しながら、高いタスク性能を維持しながら、ベースラインメソッドよりも安全性違反を著しく少なくする。

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