Characterizing Smooth Safety Filters via the Implicit Function Theorem

要約

制御バリア関数 (CBF) ベースの二次プログラム (QP) などの最適化ベースの安全フィルターは、自律システムを制御して複雑な目標を達成することに成功していることが実証されています。
これらの CBF-QP は連続であることがわかりますが、一般に滑らかではなく、ましてや連続微分可能ではありません。
この論文では、陰関数定理に基づいて、スムーズ セーフティ フィルタ (最小限の侵襲的な方法で安全性を保証するスムーズ コントローラ) の一般的な特性評価を示します。
この特徴付けは、結果として得られる安全フィルターの保守性を定量化するセーフティクリティカルコントローラー用の滑らかな汎用公式のファミリーにつながり、その有用性が例示的な例を通じて実証されます。

要約(オリジナル)

Optimization-based safety filters, such as control barrier function (CBF) based quadratic programs (QPs), have demonstrated success in controlling autonomous systems to achieve complex goals. These CBF-QPs can be shown to be continuous, but are generally not smooth, let alone continuously differentiable. In this paper, we present a general characterization of smooth safety filters — smooth controllers that guarantee safety in a minimally invasive fashion — based on the Implicit Function Theorem. This characterization leads to families of smooth universal formulas for safety-critical controllers that quantify the conservatism of the resulting safety filter, the utility of which is demonstrated through illustrative examples.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google