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

要約

このペーパーでは、一致した不確実性と比類のない不確実性の存在下で、非線形制御アフィンシステムの安全性が批判的な制御設計アプローチを提案します。
私たちの建設的なフレームワークは、堅牢な安全性を確保するための新しい不確実性推定器を備えたバリア機能（CBF）理論を制御します。
推定不確実性を使用して、推定誤差の派生した上限を使用して、障害の拒否パフォーマンスを改善しながら堅牢な安全性を厳密に保証する二次プログラムベースのフィードバック制御法を介してCBFSと安全批評家コントローラーを合成するために使用します。
この方法を高次のCBF（HOCBFS）に拡張して、比類のない不確実性の下で安全を達成します。
相対的な程度の差はせいぜい1つであり、その結果、2次コーンの制約が生じると仮定します。
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を通じて提案された堅牢なHOCBFメソッドを実証し、勾配誘導のマッチングおよびマッチングされていない摂動を備えた追跡ロボットでの堅牢なCBFフレームワークの有効性を実験的に検証します。

要約(オリジナル)

This paper proposes a safety-critical control design approach for nonlinear control affine systems in the presence of matched and unmatched uncertainties. Our constructive framework couples control barrier function (CBF) theory with a new uncertainty estimator to ensure robust safety. We use the estimated uncertainty, along with a derived upper bound on the estimation error, for synthesizing CBFs and safety-critical controllers via a quadratic program-based feedback control law that rigorously ensures robust safety while improving disturbance rejection performance. We extend the method to higher-order CBFs (HOCBFs) to achieve safety under unmatched uncertainty, which may cause relative degree differences with respect to control input and disturbances. We assume the relative degree difference is at most one, resulting in a second-order cone constraint. We demonstrate the proposed robust HOCBF method through a simulation of an uncertain elastic actuator control problem and experimentally validate the efficacy of our robust CBF framework on a tracked robot with slope-induced matched and unmatched perturbations.

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