論文の概要: End-to-End Learning of Safe Optimal Feedback Control in High Dimensions with Control Barrier Function Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20674v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 19:17:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-24 18:26:25.195487
• Title: End-to-End Learning of Safe Optimal Feedback Control in High Dimensions with Control Barrier Function Layers
• Title（参考訳）: 制御バリア関数層を有する高次元における最適フィードバック制御のエンド・ツー・エンド学習
• Authors: Xingjian Li, Kelvin Kan, Deepanshu Verma, Krishna Kumar, Stanley Osher, Samy Wu Fung,
• Abstract要約: 制御障壁関数(CBF)によって強制される厳しい安全制約下での高次元半言語フィードバックコントローラの学習問題を考察する。 CBFをエンドツーエンドのポリシートレーニングに組み込むには、2次プログラムベースの安全フィルタを最適化層として組み込む必要がある。 我々は,最近開発されたJacobian-Free Backpropagation (JFB) 法と演算子分割を併用して,スケーラブルなエンドツーエンドトレーニングを実現することで,この制限に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9195558758083635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of learning high-dimensional semi-global feedback controllers under hard safety constraints enforced by control barrier functions (CBFs). Incorporating CBFs into end-to-end policy training requires embedding a quadratic-program-based safety filter as an optimization layer, but computational and differentiation bottlenecks have largely restricted prior approaches to low-dimensional systems, typically with at most 16 state dimensions. We address this limitation by combining operator splitting with the recently developed Jacobian-Free Backpropagation (JFB) method to enable scalable end-to-end training while preserving hard safety guarantees through the CBF safety filter. We justify this training methodology theoretically using nonsmooth analysis techniques and demonstrate its effectiveness on high-dimensional multi-agent nonlinear control problems with state and control dimensions up to 1200 and 400, respectively.
• Abstract（参考訳）: 制御バリア関数(CBF)によって強制される厳しい安全制約の下で,高次元半言語フィードバックコントローラを学習する問題を考察する。 CBFをエンドツーエンドのポリシートレーニングに組み込むには、2次プログラムベースの安全フィルタを最適化層として組み込む必要があるが、計算と微分のボトルネックは、通常16の状態次元を持つ低次元システムに対する以前のアプローチに大きく制限されている。 我々は,最近開発されたJacobian-Free Backpropagation (JFB) 法と演算子分割を併用して,CBF安全フィルタによるハードセーフティ保証を保ちながら,スケーラブルなエンドツーエンドトレーニングを実現する。 本手法を理論的に非滑らかな解析手法を用いて正当化し, 最大1200および400の制御次元を持つ高次元マルチエージェント非線形制御問題に対して, その有効性を実証する。

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