基于信息驱动的 k 步预测安全监控主动感知
系统与控制
2026-03-25 v1 系统与控制
摘要
本 work 研究了用于部分可观测随机系统中预测安全监控的主动感知策略合成。在严格的感知和通信预算限制下，所提出的监控器动态调度传感器查询，以最大化对未来状态安全性的信息增益。所述随机动力学由标记隐藏马尔可夫模型 (HMM) 捕获，安全要求由确定性有限自动机 (DFA) 定义。为实现主动信息获取，我们引入最小化未来状态安全性 k 步 Shannon 条件熵作为规划目标，在限制传感器查询预算的约束下。利用可观测算子，我们推导了高效计算 k 步条件熵的算法，并分析了条件熵相对于策略参数梯度的关键属性。我们通过一个动态拥堵游戏示例验证了该方法在预测安全监控方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2603.23450,
title = {Information-Driven Active Perception for k-step Predictive Safety Monitoring},
author = {Sumukha Udupa and Jie Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.23450},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 6 figures, 1 table, submitted to IEEE L-CSS