Learning Piecewise Residuals of Control Barrier Functions for Safety of Switching Systems using Multi-Output Gaussian Processes

要約

コントロールバリア関数 (CBF) は、集合不変性を確立することで安全性を確保する体系的なツールとして最近導入されました。
制御リアプノフ関数 (CLF) と組み合わせると、セーフティ クリティカルな制御メカニズムが形成されます。
ただし、CBF と CLF の有効性はシステム モデルと密接に関係しています。
実際には、モデルの不確実性により安全性と安定性の保証が脅かされ、望ましくないパフォーマンスが発生する可能性があります。
この論文では、不確実性に直面してシステムを切り替えるための安全な学習ベースの制御戦略を開発します。
私たちは、真の基盤となるスイッチング システムに対して公称モデルが利用できる場合に焦点を当てます。
この不確実性により、各スイッチング面の区分的残差が生じ、CLF および CBF 制約に影響を与えます。
これらの区分的残差を近似するバッチ多出力ガウス プロセス (MOGP) フレームワークを導入し、それによって不確実性の悪影響を軽減します。
共分散関数の特定の構造により、MOGP ベースのチャンス制約 CLF および CBF を 2 次の円錐制約に変換でき、凸最適化が可能になります。
結果として得られる最適化の実現可能性を分析し、実現可能性のための必要十分条件を提供します。
提案された戦略の有効性は、スイッチング適応クルーズ コントロール システムのシミュレーションを通じて検証されます。

要約(オリジナル)

Control barrier functions (CBFs) have recently been introduced as a systematic tool to ensure safety by establishing set invariance. When combined with a control Lyapunov function (CLF), they form a safety-critical control mechanism. However, the effectiveness of CBFs and CLFs is closely tied to the system model. In practice, model uncertainty can jeopardize safety and stability guarantees and may lead to undesirable performance. In this paper, we develop a safe learning-based control strategy for switching systems in the face of uncertainty. We focus on the case that a nominal model is available for a true underlying switching system. This uncertainty results in piecewise residuals for each switching surface, impacting the CLF and CBF constraints. We introduce a batch multi-output Gaussian process (MOGP) framework to approximate these piecewise residuals, thereby mitigating the adverse effects of uncertainty. A particular structure of the covariance function enables us to convert the MOGP-based chance constraints CLF and CBF into second-order cone constraints, which leads to a convex optimization. We analyze the feasibility of the resulting optimization and provide the necessary and sufficient conditions for feasibility. The effectiveness of the proposed strategy is validated through a simulation of a switching adaptive cruise control system.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google