論文の概要: Energy-Aware Bayesian Control Barrier Functions for Physics-Informed Gaussian Process Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24493v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 22:24:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.580399
• Title: Energy-Aware Bayesian Control Barrier Functions for Physics-Informed Gaussian Process Dynamics
• Title（参考訳）: 物理インフォームドガウス過程ダイナミクスのためのエネルギーを考慮したベイズ制御バリア関数
• Authors: Chi Ho Leung, Philip E. Paré,
• Abstract要約: 連続時間力学をガウス過程(GP)で学習する力学系の安全制御について検討する。 GPハミルトニアンの後部の可用性は、この構造を体系的に利用し、高確率安全性を保証するエネルギーを意識した制御障壁関数を設計する方法という問題を自然に提起する。 我々はベイジアン-CBFフレームワークを開発し、エネルギーを意識したベイジアン-CBF(EB-CBF)をインスタンス化することでこの問題に対処する。 質量ばね系の数値シミュレーションにより, 提案したEB-CBFは, ノイズの多いGP学習力学の下で高確率安全性を実現することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study safe control for dynamical systems whose continuous-time dynamics are learned with Gaussian processes (GPs), focusing on mechanical and port-Hamiltonian systems where safety is naturally expressed via energy constraints. The availability of a GP Hamiltonian posterior naturally raises the question of how to systematically exploit this structure to design an energy-aware control barrier function with high-probability safety guarantees. We address this problem by developing a Bayesian-CBF framework and instantiating it with energy-aware Bayesian-CBFs (EB-CBFs) that construct conservative energy-based barriers directly from the Hamiltonian and vector-field posteriors, yielding safety filters that minimally modify a nominal controller while providing probabilistic energy safety guarantees. Numerical simulations on a mass-spring system demonstrate that the proposed EB-CBFs achieve high-probability safety under noisy sampled GP-learned dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ガウス過程 (GP) で連続時間力学を学習した力学系に対する安全制御について検討し,エネルギー制約により自然に安全が表現される力学系とポート・ハミルトン系に着目した。 GPハミルトニアンの後部の可用性は、この構造を体系的に利用し、高確率安全性を保証するエネルギーを意識した制御障壁関数を設計する方法という問題を自然に提起する。 我々はベイズ・CBFフレームワークを開発し、ハミルトニアンおよびベクトル場後部から直接保守的なエネルギーベース障壁を構築するためのエネルギーを意識したベイズ・CBF(EB-CBF)をインスタンス化することでこの問題に対処する。 質量ばね系の数値シミュレーションにより, 提案したEB-CBFは, ノイズの多いGP学習力学の下で高確率安全性を実現することを示した。

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