論文の概要: RTD-RAX: Fast, Safe Trajectory Planning for Systems under Unknown Disturbances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21635v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 06:59:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.533231
- Title: RTD-RAX: Fast, Safe Trajectory Planning for Systems under Unknown Disturbances
- Title(参考訳): RTD-RAX:未知外乱下におけるシステムの高速かつ安全な軌道計画
- Authors: Evanns Morales-Cuadrado, Long Kiu Chung, Shreyas Kousik, Samuel Coogan,
- Abstract要約: 到達可能性に基づく軌道設計(RTD)は、確実に安全でリアルタイムな軌道計画フレームワークである。
標準RTD実装には、最悪のケースで到達可能なオーバー近似によって引き起こされる保守性と、実行中のリアルタイムの障害を考慮できない2つの重要な制限がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.8626902908968863
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Reachability-based Trajectory Design (RTD) is a provably safe, real-time trajectory planning framework that combines offline reachable-set computation with online trajectory optimization. However, standard RTD implementations suffer from two key limitations: conservatism induced by worst-case reachable-set overapproximations, and an inability to account for real-time disturbances during execution. This paper presents RTD-RAX, a runtime-assurance extension of RTD that utilizes a non-conservative RTD formulation to rapidly generate goal-directed candidate trajectories, and utilizes mixed monotone reachability for fast, disturbance-aware online safety certification. When proposed trajectories fail safety certification under real-time uncertainty, a repair procedure finds nearby safe trajectories that preserve progress toward the goal while guaranteeing safety under real-time disturbances.
- Abstract(参考訳): Reachability-based Trajectory Design (RTD)は、オフラインの到達可能な計算とオンラインの軌道最適化を組み合わせた、確実に安全なリアルタイムな軌道計画フレームワークである。
しかし、RTDの標準実装には、最悪のケースで到達可能なオーバー近似によって引き起こされる保守性と、実行中のリアルタイムな障害を考慮できないという2つの重要な制限がある。
本稿では、RTDのランタイム保証拡張であるRTD-RAXについて、非保守的RTD定式化を用いて、目標指向の候補軌道を高速に生成し、高速で障害対応のオンライン安全証明に混合モノトン到達性を利用する。
提案トラジェクトリがリアルタイム不確実性の下で安全確認に失敗すると、修復手順は、リアルタイム障害時の安全性を確保しつつ、目標に向けた進捗を保ちながら、近くの安全なトラジェクトリを見つける。
関連論文リスト
- 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) - Towards Safe Autonomous Driving: A Real-Time Motion Planning Algorithm on Embedded Hardware [1.5836913530330785]
本稿では,フェール・オペレーショナル・自律運転のためのアクティブ・セーフティ・拡張に向けた第一歩を示す。
リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)を動作させる自動車グレードの組込みプラットフォーム上に,サンプリングベースの軌道プランナを配置する。
その結果、境界レイテンシと最小ジッタによる決定論的タイミング挙動が示され、安全確認可能なハードウェア上での軌道計画の有効性が検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-07T13:14:41Z) - Spatiotemporal Tubes for Probabilistic Temporal Reach-Avoid-Stay Task in Uncertain Dynamic Environment [2.7222301668137483]
時間変化の不確実な障害を考慮した実時間管合成法を開発した。
管内の系軌跡を閉じ込める閉形式近似自由制御法を導出する。
本手法は確率的回避と有限時間タスク完了の正式な保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-25T04:06:35Z) - RoboSafe: Safeguarding Embodied Agents via Executable Safety Logic [56.38397499463889]
視覚言語モデル(VLM)を利用するエージェントは、複雑な現実世界のタスクを実行する能力がますます高まっている。
しかし、安全でない行動を引き起こす可能性のある危険な指示に弱いままである。
提案するRoboSafeは,実行可能述語ベースの安全ロジックを通じて,エージェントを具体化するためのランタイムセーフガードである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-24T15:01:26Z) - Trajectory Design for UAV-Based Low-Altitude Wireless Networks in Unknown Environments: A Digital Twin-Assisted TD3 Approach [62.11847362756054]
低高度無線ネットワーク(LAWN)のキーイネーブラーとして無人航空機(UAV)が登場している
我々は、デジタルツイン(DT)支援トレーニングおよびデプロイメントフレームワークを提案する。
このフレームワークでは、UAVは統合されたセンシングと通信信号を送信し、地上ユーザーに通信サービスを提供し、同時にDTサーバにアップロードされたエコーを収集して、仮想環境(VE)を段階的に構築する。
これらのVEはモデルトレーニングを加速し、展開中のリアルタイムUAVセンシングデータを継続的に更新し、意思決定をサポートし、飛行安全性を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-28T10:05:53Z) - Preemptive Detection and Steering of LLM Misalignment via Latent Reachability [8.01833277608166]
大規模言語モデル(LLM)は現在、日常的なツールで広く普及しており、有害なコンテンツを生成する傾向について緊急の安全上の懸念を提起している。
我々は, LLM推論に制御理論安全ツールを提供する, 到達可能性に基づくフレームワークであるBRT-Alignを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-25T20:15:29Z) - Real-Time Out-of-Distribution Failure Prevention via Multi-Modal Reasoning [18.28480383898768]
FORTRESSはロボットの安全性のための共同推論と計画のフレームワークである。
セマンティックに安全なフォールバック戦略を生成し、安全クリティカルなOOD障害を防ぐ。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-15T17:55:28Z) - Recursively Feasible Probabilistic Safe Online Learning with Control Barrier Functions [60.26921219698514]
CBFをベースとした安全クリティカルコントローラのモデル不確実性を考慮した再構成を提案する。
次に、結果の安全制御器のポイントワイズ実現可能性条件を示す。
これらの条件を利用して、イベントトリガーによるオンラインデータ収集戦略を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T05:02:09Z) - FASTER: Fast and Safe Trajectory Planner for Navigation in Unknown
Environments [33.95195103092702]
本研究は、速度を犠牲にすることなく安全を確保するためのFASTER(Fast and Safe Trajectory Planner)を提案する。
FASTERは、ローカルプランナーが自由空間と未知空間の両方で最適化できるようにすることにより、高速な軌道を得る。
FASTERはシミュレーションや実際のハードウェアで広くテストされており、未知の乱雑な環境での飛行速度は7.8m/sである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-09T23:50:58Z)
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。