Synthesis and verification of robust-adaptive safe controllers

要約

保証付きの安全な制御には、通常、システム モデルがわかっている必要があります。
不確実なパラメータを持つシステムを扱うことははるかに困難です。
この論文では、一定の未知のパラメータを持つシステムの安全なコントローラーを合成および検証できる汎用アルゴリズムを提案します。
特に、安全性を実現するためにロバスト適応制御バリア関数 (raCBF) を使用します。
私たちは二乗和を使用して新しい理論と手法を開発し、合成と検証を一連の凸最適化問題として提起できるようにします。
私たちの実験では、アルゴリズムが一般的でスケーラブルであり、中程度のサイズ (7D) までの 3 つの異なる多項式システムに適用できることを示しました。
当社の raCBF は現在、不確実なシステムの安全性を保証する最も効果的な方法であり、堅牢なベースラインと比較して 100% の安全性と最大 55% のパフォーマンス向上を達成しています。

要約(オリジナル)

Safe control with guarantees generally requires the system model to be known. It is far more challenging to handle systems with uncertain parameters. In this paper, we propose a generic algorithm that can synthesize and verify safe controllers for systems with constant, unknown parameters. In particular, we use robust-adaptive control barrier functions (raCBFs) to achieve safety. We develop new theories and techniques using sum-of-squares that enable us to pose synthesis and verification as a series of convex optimization problems. In our experiments, we show that our algorithms are general and scalable, applying them to three different polynomial systems of up to moderate size (7D). Our raCBFs are currently the most effective way to guarantee safety for uncertain systems, achieving 100% safety and up to 55% performance improvement over a robust baseline.

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