日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

制御バリア関数arXiv:2409.07700

外乱に頑健なバックアップ制御バリア関数:不確かなダイナミクス下での安全性

Disturbance-Robust Backup Control Barrier Functions: Safety Under Uncertain Dynamics

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

外乱を含む非線形システムに対し、ノミナル系の周囲に拡張するノルム球チューブの安全性を保証することで、オンラインで前方不変集合を構成するDR-bCBFを提案した。

著者: David E. J. van Wijk, Samuel Coogan, Tamas G. Molnar, Manoranjan Majji, Kerianne L. Hobbs

分類: eess.SY, cs.RO, cs.SY, math.DS

原文アブストラクト

Obtaining a controlled invariant set is crucial for safety-critical control with control barrier functions (CBFs) but is non-trivial for complex nonlinear systems and constraints. Backup control barrier functions allow such sets to be constructed online in a computationally tractable manner by examining the evolution (or flow) of the system under a known backup control law. However, for systems with unmodeled disturbances, this flow cannot be directly computed, making the current methods inadequate for assuring safety in these scenarios. To address this gap, we leverage bounds on the nominal and disturbed flow to compute a forward invariant set online by ensuring safety of an expanding norm ball tube centered around the nominal system evolution. We prove that this set results in robust control constraints which guarantee safety of the disturbed system via our Disturbance-Robust Backup Control Barrier Function (DR-bCBF) solution. The efficacy of the proposed framework is demonstrated in simulation, applied to a double integrator problem and a rigid body spacecraft rotation problem with rate constraints.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)の公式広告バナーFRONTIERでGPU搭載PCを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI