論文の概要: MPC as a Copilot: A Predictive Filter Framework with Safety and Stability Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27893v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 22:17:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.162117
• Title: MPC as a Copilot: A Predictive Filter Framework with Safety and Stability Guarantees
• Title（参考訳）: MPC as a Copilot: 安全性と安定性を保証した予測フィルタフレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,単一アーキテクチャにおける制約満足度と安定性を保証する統一型予測フィルタフレームワークである予測安全安定フィルタ(PS2F)を紹介する。 PS2Fフレームワークは、2つのカスケードされた最適制御問題から成り、コピロットとしてのみ機能する名目モデル予測制御(MPC)層と、確実に安全で安定した領域に留まるように外部コマンドを調整する二次フィルタリング層とから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.019901994880397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ensuring both safety and stability remains a fundamental challenge in learning-based control, where goal-oriented policies often neglect system constraints and closed-loop state convergence. To address this limitation, this paper introduces the Predictive Safety--Stability Filter (PS2F), a unified predictive filter framework that guarantees constraint satisfaction and asymptotic stability within a single architecture. The PS2F framework comprises two cascaded optimal control problems: a nominal model predictive control (MPC) layer that serves solely as a copilot, implicitly defining a Lyapunov function and generating safety- and stability-certified predicted trajectories, and a secondary filtering layer that adjusts external command to remain within a provably safe and stable region. This cascaded structure enables PS2F to inherit the theoretical guarantees of nominal MPC while accommodating goal-oriented external commands. Rigorous analysis establishes recursive feasibility and asymptotic stability of the closed-loop system without introducing additional conservatism beyond that associated with the nominal MPC. Furthermore, a time-varying parameterisation allows PS2F to transition smoothly between safety-prioritised and stability-oriented operation modes, providing a principled mechanism for balancing exploration and exploitation. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through comparative numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 安全性と安定性の両立は、目標指向のポリシーがシステムの制約や閉ループ状態の収束を無視することが多い、学習ベースの制御において、依然として基本的な課題である。 この制限に対処するために,単一アーキテクチャにおける制約満足度と漸近安定性を保証する統一的な予測フィルタフレームワークである予測安全安定フィルタ(PS2F)を提案する。 このPS2Fフレームワークは、2つのカスケード化された最適制御問題からなる:コピロのみを果たす名目モデル予測制御(MPC)層、ラプノフ関数を暗黙的に定義し、安全性及び安定性が証明された予測軌道を生成すること、および証明可能な安全かつ安定な領域に留まるように外部コマンドを調整する二次フィルタリング層。 このカスケード構造により、PS2Fはゴール指向外部コマンドを調整しながら、名目MPCの理論的保証を継承できる。 厳密な解析は、名目MPCに付随するさらなる保守性を導入することなく、閉ループ系の再帰的実現性と漸近安定性を確立する。 さらに、時間変化によるパラメータ化により、PS2Fは安全優先の操作モードと安定性指向の操作モードをスムーズに移行することができ、探索と利用のバランスをとるための原則的なメカニズムを提供する。 提案手法の有効性は, 比較数値実験により検証した。

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