Safe Collective Control under Noisy Inputs and Competing Constraints via Non-Smooth Barrier Functions

要約

私たちは、矛盾する安全要件やノイズの多い制御入力の下で複雑なミッションを実行するために、同一の自律エージェントのアンサンブルを安全に調整するという問題を検討します。
非スムーズ制御バリア関数 (CBF) と確率モデル予測制御を踏み台として使用し、アンサンブルを統一された動的エンティティとして扱う外部アプローチを採用することにより、不確実な集合体に対する安全性を意識した制御入力を合成する方法を考案します。
ブール CBF 構成の最近の開発と CBF の確率システムへの拡張を利用しています。
具体的には、合成CBFを滑らかな関数で近似し、エージェントレベルの強制項を結果として得られる安全な制御入力のアフィン部分空間に制限して、確率的最適化問題を解きます。
平滑化ステップでは、多項式近似スキームを採用し、log-sum-exp 関数に基づく近似手法によって実現される、より滑らかだがより積極的な同等の制御信号よりも、より控えめでありながら十分にフィルタリングされた制御信号を生成する利点の証拠を提供します。
提案された方法の有用性をさらに実証するために、速度摂動下での単一積分器集団のシミュレーション結果とともに、CBF 近似誤差の期待値の限界を示し、これらの結果を単純な状態フィードバックを使用して得られた結果と比較します。
コントローラーに安全フィルターがありません。

要約(オリジナル)

We consider the problem of safely coordinating ensembles of identical autonomous agents to conduct complex missions with conflicting safety requirements and under noisy control inputs. Using non-smooth control barrier functions (CBFs) and stochastic model-predictive control as springboards and by adopting an extrinsic approach where the ensemble is treated as a unified dynamic entity, we devise a method to synthesize safety-aware control inputs for uncertain collectives, drawing upon recent developments in Boolean CBF composition and extensions of CBFs to stochastic systems. Specifically, we approximate the combined CBF by a smooth function and solve a stochastic optimization problem, with agent-level forcing terms restricted to the resulting affine subspace of safe control inputs. For the smoothing step, we employ a polynomial approximation scheme, providing evidence for its advantage in generating more conservative yet sufficiently-filtered control signals than the smoother but more aggressive equivalents realized via an approximation technique based on the log-sum-exp function. To further demonstrate the utility of the proposed method, we present bounds for the expected value of the CBF approximation error, along with results from simulations of a single-integrator collective under velocity perturbations, comparing these results with those obtained using a naive state-feedback controller lacking safety filters.

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