Robust Control Barrier Functions using Uncertainty Estimation with Application to Mobile Robots

要約

モデルの不確実性は、セーフティクリティカルな制御システムの実装に大きな課題をもたらす。これを動機として、本論文では、一致または一致しない非モデル化システムダイナミクスと外乱の存在下で非線形フィードバックシステムのロバスト性を保証する安全制御設計アプローチを提案する。本アプローチは、制御バリア関数(CBF)と新しい不確実性/外乱推定器を組み合わせ、入力および状態依存のモデル不確実性に対するロバストな安全性を保証する。推定器の誤差と推定出力に関する上界を証明する。不確定性推定器に基づく複合フィードバック制御則を用いて、マッチングされた不確定性を補償することにより、ハードな安全性制約下でのロバスト制御性能を適応的に改善する。次に、この不確かさ推定と推定誤差境界を用いて既存のCBF制約をロバスト化し、2次プログラム（CBF-QP）を用いてロバスト安全性を確保する。また、制御入力と外乱に関して相対次数差が生じる、一致しない不確かさの下での安全性を達成するために、本方法を高次CBF(HOCBF)に拡張する。相対次数差は最大でも1であると仮定し、2次コーン（SOC）条件をもたらす。提案するロバストHOCBFs法を不確実な弾性アクチュエータ制御問題のシミュレーションで実証する。最後に、本手法の有効性を、勾配による一致摂動と非一致摂動を持つ追跡ロボットを用いて実験的に実証する。

要約(オリジナル)

Model uncertainty poses a significant challenge to the implementation of safety-critical control systems. With this as motivation, this paper proposes a safe control design approach that guarantees the robustness of nonlinear feedback systems in the presence of matched or unmatched unmodelled system dynamics and external disturbances. Our approach couples control barrier functions (CBFs) with a new uncertainty/disturbance estimator to ensure robust safety against input and state-dependent model uncertainties. We prove upper bounds on the estimator’s error and estimated outputs. We use an uncertainty estimator-based composite feedback control law to adaptively improve robust control performance under hard safety constraints by compensating for the matched uncertainty. Then, we robustify existing CBF constraints with this uncertainty estimate and the estimation error bounds to ensure robust safety via a quadratic program (CBF-QP). We also extend our method to higher-order CBFs (HOCBFs) to achieve safety under unmatched uncertainty, which causes relative degree differences with respect to control input and disturbance. We assume the relative degree difference is at most one, resulting in a second-order cone (SOC) condition. The proposed robust HOCBFs method is demonstrated in a simulation of an uncertain elastic actuator control problem. Finally, the efficacy of our method is experimentally demonstrated on a tracked robot with slope-induced matched and unmatched perturbations.

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