論文の概要: Jacobian State Augmented Viable Kinematic Safety Filter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15936v1
- Date: Sun, 11 Oct 2026 21:37:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-19 08:26:13.899088
- Title: Jacobian State Augmented Viable Kinematic Safety Filter
- Title（参考訳）: Jacobian State Augmented Viable Kinematic Safety Filter
- Abstract要約: 本研究では,タスク空間速度を持つ拡張状態変数を利用したヤコビアン系キネマティック安全フィルタを提案する。
提案手法は, 簡易2R平面マニピュレータシミュレーション環境において検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6052865472169637
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Safety Filters (SF) are leveraged to design certifiably safe controllers, which ensures forward invariance on a defined safe set when the filter is feasible. Predictive Safety Filters (PSF) embed these constraints to a closed-loop model-based optimization method to improve constraint satisfaction, and reduce feasibility loss caused by myopic, one-step filtering. Related viability-based methods emphasize approximating a viability kernel which ensures admissible control for all future time, but requires significant computational expense. This work introduces a Jacobian-based kinematic safety filter leveraging an augmented state variable with task-space velocity and filters task-space acceleration to preserve the feasibility of a low-level filter while enforcing joint position and velocity. The proposed method introduces a nested Quadratic Program (QP) formulation, defines a conservative inner approximation of viability envelope and computes a viable planner online. The method is validated in a simplified 2R planar manipulator simulation environment and shows significant improvement compared to a baseline Control Barrier Function Quadratic Program (CBF-QP) based filter. The experiments highlights the improvements in terms of computation time compared to traditional PSF and Reference Governor approach while also showing significant reduction in feasibility violations. Lastly, a simplified demonstration on a simulated 6-DoF manipulator highlights the potential scalability of the method to higher degree-of-freedom setups.
- Abstract（参考訳）: 安全フィルタ(SF)は安全コントローラの設計に活用され、フィルタが実現可能な場合に定義された安全セットの前方不変性を保証する。
予測安全フィルタ(PSF)は、これらの制約をクローズドループモデルに基づく最適化手法に埋め込んで、制約満足度を改善し、ミオピックの一段階フィルタリングによる実現可能性損失を低減する。
関連する生存可能性に基づく手法は、将来にわたって許容可能な制御を保証するが、かなりの計算コストを必要とする生存可能性カーネルの近似を強調する。
本研究は,タスク空間速度を持つ拡張状態変数を利用したヤコビアン系キネマティック安全フィルタを導入し,低レベルフィルタの実現可能性を維持するため,関節位置と速度を強制する。
提案手法では,Nested Quadratic Program (QP) の定式化を導入し,生存可能性エンベロープの保守的内部近似を定義し,オンラインで実行可能なプランナーを計算する。
本手法は, 簡易な2R平面マニピュレータシミュレーション環境において検証され, ベースライン制御バリア関数擬似プログラム (CBF-QP) に基づくフィルタと比較して有意な改善が見られた。
実験では、従来のPSFやリファレンス・ガバナンのアプローチと比較して計算時間の改善が強調され、実現可能性違反の大幅な削減が示されている。
最後に、シミュレートされた6-DoFマニピュレータの簡単なデモでは、より高い自由度設定へのメソッドの潜在的な拡張性を強調している。
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