Robust Safe Control with Multi-Modal Uncertainty

要約

不確実性が蔓延する動的システムにおける安全性は非常に重要です。
現在の堅牢な安全コントローラは、主に単峰性の不確実性を対象として設計されていますが、多峰性の不確かさを扱う場合、過度に保守的になるか、安全でない可能性があります。
この問題に対処するために、マルチモーダル ガウス ダイナミクスの不確実性と制御限界に対応するように調整された、堅牢な安全制御のための新しいフレームワークを導入します。
我々は最初に、付加的なマルチモーダル不確実性の下で最も保守的でロバストな安全制御を導き出すための革新的な方法を提示します。
次に、乗算的不確実性の下で局所的に最も保守的でロバストな安全制御を特定する戦略を提案します。
これらに続いて、独自の安全性指標の合成方法を紹介します。
これは、制御限界およびマルチモーダル不確実性の下で高い実現可能性を保証する、堅牢な安全コントローラの基盤を提供します。
シミュレートされたセグウェイでの実験により、私たちのアプローチが検証され、一貫した実現可能性と、単峰性不確実性手法を使用して設計されたコントローラーよりも保守的でないことが示されました。
このフレームワークは、ロボット アプリケーションの安全性とパフォーマンスを向上させる大きな可能性をもたらします。

要約(オリジナル)

Safety in dynamic systems with prevalent uncertainties is crucial. Current robust safe controllers, designed primarily for uni-modal uncertainties, may be either overly conservative or unsafe when handling multi-modal uncertainties. To address the problem, we introduce a novel framework for robust safe control, tailored to accommodate multi-modal Gaussian dynamics uncertainties and control limits. We first present an innovative method for deriving the least conservative robust safe control under additive multi-modal uncertainties. Next, we propose a strategy to identify a locally least-conservative robust safe control under multiplicative uncertainties. Following these, we introduce a unique safety index synthesis method. This provides the foundation for a robust safe controller that ensures a high probability of realizability under control limits and multi-modal uncertainties. Experiments on a simulated Segway validate our approach, showing consistent realizability and less conservatism than controllers designed using uni-modal uncertainty methods. The framework offers significant potential for enhancing safety and performance in robotic applications.

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