The Safety Filter: A Unified View of Safety-Critical Control in Autonomous Systems

要約

近年、ロボット技術の範囲の拡大に伴い、ロボットの自律性の分野で大きな進歩が見られます。
しかし、新しい展開ドメインの出現は、これらのシステムの安全な運用を確保する上で前例のない課題をもたらしており、これは依然として重要です。
従来のモデルベースの安全制御手法は一般化性と拡張性の点で苦労していますが、新たなデータ駆動型のアプローチには十分に理解された保証が欠けている傾向があり、その結果、予測できない壊滅的な障害が発生する可能性があります。
次世代の自律型ロボットの導入を成功させるには、両方のパラダイムの長所を統合する必要があります。
この記事では、安全フィルタのアプローチをレビューし、既存の技術間の重要なつながりを強調し、それらを理解し、比較し、組み合わせるための統一された技術フレームワークを提案します。
新しい統合ビューは、一見異質に見える一連の安全フィルター クラスにわたる共有モジュール構造を明らかにし、よりスケーラブルな合成、堅牢なモニタリング、効率的な介入に向けた将来の進歩の方向性を自然に示唆します。

要約(オリジナル)

Recent years have seen significant progress in the realm of robot autonomy, accompanied by the expanding reach of robotic technologies. However, the emergence of new deployment domains brings unprecedented challenges in ensuring safe operation of these systems, which remains as crucial as ever. While traditional model-based safe control methods struggle with generalizability and scalability, emerging data-driven approaches tend to lack well-understood guarantees, which can result in unpredictable catastrophic failures. Successful deployment of the next generation of autonomous robots will require integrating the strengths of both paradigms. This article provides a review of safety filter approaches, highlighting important connections between existing techniques and proposing a unified technical framework to understand, compare, and combine them. The new unified view exposes a shared modular structure across a range of seemingly disparate safety filter classes and naturally suggests directions for future progress towards more scalable synthesis, robust monitoring, and efficient intervention.

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