控制障碍函数与输入到状态安全性及其在自动驾驶车辆中的应用

Anil Alan; Andrew J. Taylor; Chaozhe R. He; Aaron D. Ames; Gabor Orosz

控制障碍函数与输入到状态安全性及其在自动驾驶车辆中的应用

系统与控制 2023-01-02 v1 机器人学系统与控制

作者: Anil Alan , Andrew J. Taylor , Chaozhe R. He , Aaron D. Ames , Gabor Orosz

摘要

在现代控制系统设计中，平衡安全性与性能是最主要的挑战之一。此外，在不引入损害性能的过度保守性的前提下鲁棒地确保安全至关重要。本文提出一种借助控制障碍函数(CBF)进行安全关键控制综合的构造性方法。通过对人工设计的控制器用 CBF 进行滤波，我们能够在提供严格安全性保证的同时获得高性能行为。面对扰动时，通过输入到状态安全性(ISSf)这一概念可同时实现鲁棒的安全性与性能。我们以教程式方式，结合倒立摆实例并行地发展 CBF 设计方法，使设计过程中的挑战与敏感性具体化。为确立所提方法的能力，我们考虑一类无挂车的 8 级卡车形式的网联自动驾驶车辆(CAV)通过 CBF 进行安全关键设计的实际场景。实验表明卡车执行系统中的未建模扰动对 CBF 提供的安全性保证有影响。我们刻画了这些扰动，并利用 ISSf 设计出在不牺牲性能的前提下实现安全的鲁棒控制器。我们在仿真中以及首次在汽车系统上通过实验评估了我们的设计。

关键词

控制障碍函数输入到状态安全性安全关键控制自动驾驶车辆扰动抑制

引用

@article{arxiv.2206.03568,
  title  = {Control Barrier Functions and Input-to-State Safety with Application to Automated Vehicles},
  author = {Anil Alan and Andrew J. Taylor and Chaozhe R. He and Aaron D. Ames and Gabor Orosz},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2206.03568},
  year   = {2023}
}

备注

16 pages, 16 figures

控制障碍函数与输入到状态安全性及其在自动驾驶车辆中的应用

摘要

关键词

引用

备注

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