未モデル化遅延を伴う離散時間線形システムに対する予測制御バリア関数
Predictive Control Barrier Functions for Discrete-Time Linear Systems with Unmodeled Delays
入力遅延や未モデル化ダイナミクスにより相対次数が不明な離散時間システムに対し、予測ホライズンを拡張して相対次数1のCBFを構成する予測制御バリア関数フレームワークを提案し、安全集合の制約を簡素化した。
詳しい要約
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※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Juan Augusto Paredes Salazar, James Usevitch, Ankit Goel
分類: eess.SY, cs.RO, cs.SY, math.OC
原文アブストラクト
This paper introduces a predictive control barrier function (PCBF) framework for enforcing state constraints in discrete-time systems with unknown relative degree, which can be caused by input delays or unmodeled input dynamics. Existing discrete-time CBF formulations typically require the construction of auxiliary barrier functions when the relative degree is greater than one, which complicates implementation and may yield conservative safe sets. The proposed PCBF framework addresses this challenge by extending the prediction horizon to construct a CBF for an associated system with relative degree one. As a result, the superlevel set of the PCBF coincides with the safe set, simplifying constraint enforcement and eliminating the need for auxiliary functions. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on a discrete-time double integrator with input delay and a bicopter system with position constraints.
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