論文の概要: Feasibility and Singularity in High-Order Safety-Critical Control for Quadrotor UAVs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19362v1
- Date: Wed, 16 Sep 2026 19:34:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.989703
- Title: Feasibility and Singularity in High-Order Safety-Critical Control for Quadrotor UAVs
- Title(参考訳): クアドロターUAVの高次安全臨界制御の可能性と特異性
- Abstract要約: 本研究では,有界入力と対方向衝突回避制約下での四角形チームの高次安全臨界制御について検討する。
トルク対応ダイナミック拡張は、4階障壁における姿勢トルクを露呈し、拡張入力列が正の推力で消滅するのを防止する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study high-order safety-critical control of quadrotor teams under bounded inputs and pairwise collision-avoidance constraints. Squared-distance barriers may lose thrust effectiveness when the relative displacement is orthogonal to the available thrust directions, while nonsingular constraints may still be jointly infeasible under shared bounds. We characterize both phenomena through pairwise effectiveness and aggregate feasibility measures. A torque-aware dynamic extension exposes attitude torques in a fourth-order barrier and prevents the extended-input row from vanishing under positive thrust. Gaussian processes directly learn the fourth-order HOCBF residual, providing robust margins without differentiating unknown perturbations. Under residual-bound and persistent-feasibility assumptions, the resulting QP guarantees collision avoidance and recovers the nominal input whenever it satisfies the robust safety and actuator constraints.
- Abstract(参考訳): 本研究では,有界入力と対方向衝突回避制約下での四角形チームの高次安全臨界制御について検討する。
正方形距離障壁は、相対変位が利用可能な推力方向と直交しているときに推力効果を失う可能性があるが、非特異な制約は共有境界の下では連立不可能である。
両現象を対効果と集約可能性尺度により特徴付ける。
トルク対応ダイナミック拡張は、4階障壁における姿勢トルクを露呈し、拡張入力列が正の推力で消滅するのを防止する。
ガウス過程は、4階のHOCBF残差を直接学習し、未知の摂動を区別することなく堅牢なマージンを与える。
残留バウンドと持続可能性の仮定の下で、結果のQPは衝突回避を保証し、堅牢な安全とアクチュエータの制約を満たすと名目入力を回復する。
関連論文リスト
- Safety-Critical Adaptive Impedance Control via Nonsmooth Control Barrier Functions under State and Input Constraints [3.1685575193428845]
本研究では,不確実な動的条件下での適合的な相互作用を達成しつつ,連立状態の安全性を強制するオンライン適応インピーダンス制御フレームワークを提案する。
この手法は、二次プログラムに基づく安全フィルタと、新しい構成された位置速度非滑らかな制御バリア関数を組み合わせたものである。
外乱オブザーバの強化された安全メカニズムは、モデリングエラーや外部の相互作用力に対する堅牢性を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T12:04:03Z) - Learning Reactive Dexterous Grasping via Hierarchical Task-Space RL Planning and Joint-Space QP Control [50.28263951510334]
本稿では,リアクティブなデクスタリーグルーピングのためのハイブリッド階層型制御フレームワークを提案する。
提案手法は,低レベル共同実行から高レベル空間意図を明示的に分離する。
我々は厳密なシミュレーションと現実のパイプラインを通して提案したフレームワークを広範囲に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-05T04:49:38Z) - 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) - Boundary-to-Region Supervision for Offline Safe Reinforcement Learning [56.150983204962735]
バウンダリ・トゥ・レギオン(Bundary-to-Region, B2R)は、コスト信号による非対称な条件付けを可能にするフレームワークである。
B2Rは、CTGを固定された安全予算の下で境界制約として再定義し、すべての実行可能な軌道のコスト分布を統一する。
実験の結果,B2Rは38項目中35項目の安全制約を満たすことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-30T03:38:20Z) - Pareto Control Barrier Function for Inner Safe Set Maximization Under Input Constraints [50.920465513162334]
入力制約下での動的システムの内部安全集合を最大化するPCBFアルゴリズムを提案する。
逆振り子に対するハミルトン・ヤコビの到達性との比較と,12次元四元数系のシミュレーションにより,その有効性を検証する。
その結果,PCBFは既存の手法を一貫して上回り,入力制約下での安全性を確保した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-05T18:45:19Z) - Uncertainty-aware Unsupervised Multi-Object Tracking [33.53331700312752]
教師なしマルチオブジェクトトラッカーは、信頼できる機能埋め込みの学習に劣る。
最近の自己監督技術は採用されているが、時間的関係を捉えられなかった。
本稿では、不確実性問題は避けられないが、不確実性自体を活用して学習された一貫性を向上させることができると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T09:03:06Z)
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。