論文の概要: Safe Sliding Mode Control for Marine Vessels Using High-Order Control Barrier Functions and Fast Projection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24281v1
- Date: Tue, 30 Dec 2025 15:10:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.573045
- Title: Safe Sliding Mode Control for Marine Vessels Using High-Order Control Barrier Functions and Fast Projection
- Title（参考訳）: 高次制御バリア関数と高速投射を用いた船舶の安全スライディングモード制御
- Authors: Spyridon Syntakas, Kostas Vlachos,
- Abstract要約: 本稿では,スライディングモード制御 (SMC) と高次制御バリア関数 (HOCBF) を統合した新しい安全制御フレームワークを提案する。
SMC-HOCBFフレームワークは、計算資源が限られている小型海洋ロボットや表面船では、実行速度と計算効率が重要であり、安全臨界制御の強力な候補となっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel safe control framework that integrates Sliding Mode Control (SMC), High-Order Control Barrier Functions (HOCBFs) with state-dependent adaptiveness and a lightweight projection for collision-free navigation of an over-actuated 3-DOF marine surface vessel subjected to strong environmental disturbances (wind, waves, and current). SMC provides robustness to matched disturbances common in marine operations, while HOCBFs enforce forward invariance of obstacle-avoidance constraints. A fast half-space projection method adjusts the SMC control only when needed, preserving robustness and minimizing chattering. The approach is evaluated on a nonlinear marine platform model that includes added mass, hydrodynamic damping, and full thruster allocation. Simulation results show robust navigation, guaranteed obstacle avoidance, and computational efficiency suitable for real-time embedded use. For small marine robots and surface vessels with limited onboard computational resources-where execution speed and computational efficiency are critical-the SMC-HOCBF framework constitutes a strong candidate for safety-critical control.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,スライディングモード制御 (SMC) と高次制御バリア関数 (HOCBF) を統合した新しい安全制御フレームワークを提案する。
SMCは海洋活動に共通する障害に対して堅牢性を提供し、HOCBFは障害物回避制約の前方不変性を強制する。
高速半空間投影法は、必要なときにのみSMC制御を調整し、ロバスト性を保持し、チャットを最小化する。
本手法は, 付加質量, 流体減衰, フルスラスタ割り当てを含む非線形海洋プラットフォームモデルを用いて評価した。
シミュレーションの結果,ロバストナビゲーション,障害物回避の保証,リアルタイム組込みに適した計算効率が示された。
SMC-HOCBFフレームワークは、計算資源が限られている小型海洋ロボットや表面船では、実行速度と計算効率が重要であり、安全臨界制御の強力な候補となっている。
関連論文リスト
- Safety-Guaranteed Imitation Learning from Nonlinear Model Predictive Control for Spacecraft Close Proximity Operations [39.146761527401424]
本稿では,宇宙船近接制御のための安全保証型,実行時効率の模倣学習フレームワークを提案する。
安全証明書にはCBF(Control Barrier Functions)、安定性にはCLF(Control Lyapunov Functions)を活用しています。
実行時分析では、市販のオフザシェルフプロセッサでリアルタイムに実現可能であることを示し、安全クリティカルな軌道上サービスのためのオンボードデプロイメントをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-19T13:47:18Z) - Consistent and Efficient MSCKF-based LiDAR-Inertial Odometry with Inferred Cluster-to-Plane Constraints for UAVs [46.21996481591401]
本稿では,UAVに適した一貫した,効率的なLiDAR-Inertial Odometryフレームワークを提案する。
スライディングウインドウのコプラナー制約にヌル空間プロジェクションを適用することにより、状態ベクトルにおける特徴パラメータへの直接依存を排除できる。
退化シナリオにおける堅牢性の向上,マップのない性質によるメモリ使用量の最小化,リソース制約の組込みプラットフォーム上でのリアルタイム実行などを実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-13T11:09:50Z) - COLREGs Compliant Collision Avoidance and Grounding Prevention for Autonomous Marine Navigation [8.778606523987198]
海上自家用表面船(MASS)は、海上産業における乗組員の不足、安全、および運用効率に対処するための有望な解決策としてますます見なされている。
本稿では,海上衝突防止国際規則(COLREG)の遵守と防止要件を実現するMASSの統一動作計画手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-03T00:11:26Z) - BarrierSteer: LLM Safety via Learning Barrier Steering [83.12893815611052]
BarrierSteerは、学習した非線形安全性制約を直接モデルの潜在表現空間に埋め込むことで、安全性を形式化する新しいフレームワークである。
BarrierSteerは、敵の成功率を大幅に低下させ、安全でない世代を減少させ、既存の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-23T18:19:46Z) - Fixed-time control with prescribed performance for path following of underwater gliders [1.3149034455953847]
本稿では,水中グライダーの3次元経路に対する所定時間性能制御方式を提案する。
主な貢献は、有限時間性能関数を固定時間制御フレームワークに統合することである。
2つ目の重要な貢献は、固定時間スライディングモード外乱オブザーバの開発である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-23T20:11:25Z) - Designing Control Barrier Function via Probabilistic Enumeration for Safe Reinforcement Learning Navigation [55.02966123945644]
本稿では,ニューラルネットワーク検証技術を利用して制御障壁関数(CBF)とポリシー修正機構の設計を行う階層型制御フレームワークを提案する。
提案手法は,安全なCBFベースの制御層を構築するために使用される,安全でない操作領域を特定するための確率的列挙に依存する。
これらの実験は、効率的なナビゲーション動作を維持しながら、安全でない動作を補正する提案手法の能力を実証するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-30T13:47:25Z) - Soft Actor-Critic-based Control Barrier Adaptation for Robust Autonomous Navigation in Unknown Environments [4.788163807490197]
制御バリア関数(CBF)の制約パラメータを実行時に適用するためのソフトアクタ・クリティカル(SAC)ベースのポリシーを提案する。
我々は,本フレームワークがCBF制約を効果的に適用し,ロボットが安全性を損なうことなく最終目標に達することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-11T14:33:55Z) - Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments [0.0]
本稿では,DJI行列100のための非線形モデル予測制御(NMPC)フレームワークを提案する。
このフレームワークは様々なトラジェクトリタイプをサポートし、厳密な操作の精度を制御するためにペナルティベースのコスト関数を採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T17:50:19Z) - Safe Neural Control for Non-Affine Control Systems with Differentiable
Control Barrier Functions [58.19198103790931]
本稿では,非アフィン制御系における安全クリティカル制御の問題に対処する。
制御バリア関数(CBF)を用いて,状態制約と制御制約の2次コストの最適化を2次プログラムのシーケンス(QP)にサブ最適化できることが示されている。
我々は,高次CBFをニューラル常微分方程式に基づく学習モデルに差分CBFとして組み込んで,非アフィン制御系の安全性を保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T05:35:48Z) - Learned Risk Metric Maps for Kinodynamic Systems [54.49871675894546]
本研究では,高次元力学系のコヒーレントリスクメトリクスをリアルタイムに推定するための学習型リスクメトリクスマップを提案する。
LRMMモデルは設計と訓練が簡単で、障害セットの手続き的生成、状態と制御のサンプリング、および関数近似器の教師付きトレーニングのみを必要とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-28T17:51:43Z) - Pointwise Feasibility of Gaussian Process-based Safety-Critical Control
under Model Uncertainty [77.18483084440182]
制御バリア関数(CBF)と制御リアプノフ関数(CLF)は、制御システムの安全性と安定性をそれぞれ強化するための一般的なツールである。
本稿では, CBF と CLF を用いた安全クリティカルコントローラにおいて, モデル不確実性に対処するためのガウスプロセス(GP)に基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-13T23:08:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。