面向状态相关测量噪声的安全关键系统信念空间控制
系统与控制
2025-10-17 v1 系统与控制
摘要
安全关键控制对于将自主系统部署到实际世界至关重要。控制屏障函数（CBF）在准确的系统和传感器模型可用时提供强大的安全保证。然而，广泛使用的加性、固定噪声模型并不代表具有状态相关误差特征的复杂传感器模组。虽然CBF设计通过对测量噪声的固定最坏情况界限来缓解不确定性，但这种方法可能导致过于保守的控制。为解决此问题，我们将信念控制屏障函数（BCBF）框架扩展以适应通过广义扩展卡尔曼滤波（GEKF）算法处理状态相关测量噪声，后者将测量噪声建模为状态的线性函数。以原始BCBF框架为基准，我们通过仿真结果演示了BCBF-GEKF方法在1D单积分器设点跟踪场景和2D单轮车运动学轨迹跟踪场景中的性能。我们的结果确认，BCBF-GEKF方法在更大的安全性下提供了更不保守的控制。
引用
@article{arxiv.2510.14100,
title = {Belief Space Control of Safety-Critical Systems Under State-Dependent Measurement Noise},
author = {Rohan Walia and Mitchell Black and Andrew Schoer and Kevin Leahy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14100},
year = {2025}
}
备注
Preprint - Submitted to the 2026 American Control Conference