Robust Adaptive Time-Varying Control Barrier Function with Application to Robotic Surface Treatment

要約

制御バリア関数（CBFS）などの設定不変性手法を使用して、動的オブジェクトからの安全な距離を維持するなどの時間変化の制約を実施できます。
ただし、時間変化の制約を実施するための既存の方法は、しばしばモデルの不確実性を見落としています。
この問題に対処するために、このホワイトペーパーでは、パラメトリックの不確実性と添加剤障害を検討しながら、CBFSベースの堅牢な適応コントローラー設計を提案します。
この目的のために、最初に、モデルの不確実性を処理するために、堅牢な適応制御バリア関数（RACBFS）を活用して、入力から状態の安全性（ISSF）の概念とともに、入力障害に対する堅牢性を確保します。
さらに、固有の保守主義を堅牢性に緩和するために、セットメンバーシップ識別スキームも組み込みます。
数値シミュレーションと実際のロボットセットアップで、均一な品質を確保するために時間変化する力境界を必要とするロボット表面処理に関する提案された方法を実証し、品質が許容範囲内で正式に保証されていることを示します。

要約(オリジナル)

Set invariance techniques such as control barrier functions (CBFs) can be used to enforce time-varying constraints such as keeping a safe distance from dynamic objects. However, existing methods for enforcing time-varying constraints often overlook model uncertainties. To address this issue, this paper proposes a CBFs-based robust adaptive controller design endowing time-varying constraints while considering parametric uncertainty and additive disturbances. To this end, we first leverage Robust adaptive Control Barrier Functions (RaCBFs) to handle model uncertainty, along with the concept of Input-to-State Safety (ISSf) to ensure robustness towards input disturbances. Furthermore, to alleviate the inherent conservatism in robustness, we also incorporate a set membership identification scheme. We demonstrate the proposed method on robotic surface treatment that requires time-varying force bounds to ensure uniform quality, in numerical simulation and real robotic setup, showing that the quality is formally guaranteed within an acceptable range.

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