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

要約

この論文では、一致および不一致の不確実性が存在する場合の非線形制御アフィン システムに対するセーフティ クリティカルな制御設計アプローチを提案します。
当社の構築的なフレームワークは、制御バリア関数 (CBF) 理論と新しい不確実性推定量を組み合わせて、堅牢な安全性を確保します。
推定誤差の上限が導出された推定不確実性は、外乱除去性能を向上させながら堅牢な安全性を厳密に確保する二次プログラムベースのフィードバック制御法則を介して、CBF とセーフティクリティカルなコントローラーを合成するために使用されます。
この方法は、制御入力および外乱に関して相対的な次数の違いを引き起こす可能性がある比類のない不確実性の下で安全性を達成するために、高次の CBF (HOCBF) に拡張されています。
相対次数の差が最大 1 であると仮定し、結果として 2 次の円錐制約が生じます。
提案されたロバストな HOCBF 法は、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実証されます。
最後に、傾斜に起因する一致および不一致の摂動を伴う追跡ロボット上での堅牢な CBF フレームワークの有効性を実験的に実証しました。

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. The estimated uncertainty with a derived upper bound on the estimation error is used 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. The method is extended 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. The proposed robust HOCBF method is demonstrated via a simulation of an uncertain elastic actuator control problem. Finally, we experimentally demonstrated the efficacy of our robust CBF framework on a tracked robot with slope-induced matched and unmatched perturbations.

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