Rate-Tunable Control Barrier Functions: Methods and Algorithms for Online Adaptation

要約

コントロール バリア機能は、安全制約を実施するコントローラーを指示することにより、安全証明書を提供します。
ただし、それらの応答は、システム軌道に沿ったバリア関数の変化率を制限するために使用される classK 関数に依存します。
このペーパーでは、CBF ベースのコントローラーの応答のオンライン調整を可能にする Rate Tunable Control Barrier Function (RT-CBF) の概念を紹介します。
安全性を確保するために固定 (定義済み) の classK 関数を使用する既存の CBF アプローチとは対照的に、classK 関数のパラメーターをオンラインでパラメーター化し、適応させます。
さらに、複数のバリア制約に関連する課題について説明します。つまり、バリア制約を常に同時に満たす共通の制御入力を受け入れるようにすることです。
実際には、RT-CBF を使用すると、(1) 時間範囲にわたって蓄積されたコストの観点からパフォーマンスが定義される、より優れたパフォーマンスの応答、または (2) 控えめな応答のパラメーター ダイナミクスを設計できます。
パラメータに関する将来の状態の感度を計算し、パフォーマンスを改善する方向にパラメータを更新するオンライン法則を導出するために逐次二次計画法を使用するモデル予測フレームワークを提案します。
予測が不可能な場合、複数の CBF 制約が時間の経過とともに共通の制御入力を受け入れ続けるように、ユーザーが指定したパラメーター ダイナミクスに課される点ごとの十分条件も提供します。
最後に、分散化された非協力的なマルチエージェント システムに RT-CBF を導入します。このシステムでは、制約を満たす瞬間的な容易さに基づいて計算された信頼係数を使用して、保守的でない応答のためにオンラインでパラメーターを更新します。

要約(オリジナル)

Control Barrier Functions offer safety certificates by dictating controllers that enforce safety constraints. However, their response depends on the classK function that is used to restrict the rate of change of the barrier function along the system trajectories. This paper introduces the notion of Rate Tunable Control Barrier Function (RT-CBF), which allows for online tuning of the response of CBF-based controllers. In contrast to the existing CBF approaches that use a fixed (predefined) classK function to ensure safety, we parameterize and adapt the classK function parameters online. Furthermore, we discuss the challenges associated with multiple barrier constraints, namely ensuring that they admit a common control input that satisfies them simultaneously for all time. In practice, RT-CBF enables designing parameter dynamics for (1) a better-performing response, where performance is defined in terms of the cost accumulated over a time horizon, or (2) a less conservative response. We propose a model-predictive framework that computes the sensitivity of the future states with respect to the parameters and uses Sequential Quadratic Programming for deriving an online law to update the parameters in the direction of improving the performance. When prediction is not possible, we also provide point-wise sufficient conditions to be imposed on any user-given parameter dynamics so that multiple CBF constraints continue to admit common control input with time. Finally, we introduce RT-CBFs for decentralized uncooperative multi-agent systems, where a trust factor, computed based on the instantaneous ease of constraint satisfaction, is used to update parameters online for a less conservative response.

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