基于高斯过程的高阶控制屏障函数安全关键控制学习
系统与控制
2024-04-22 v2 系统与控制
摘要
控制屏障函数（CBFs）最近被引入作为系统安全性通过建立集合不变性来确保的系统性工具。然而，CBFs 的有效性严重依赖于系统模型。在实际应用中，模型不确定性可能削弱安全保证，导致保守的安全约束，或相反，允许系统进入不安全区域。本文使用高斯过程来缓解高阶 CBFs（HOCBFs）不确定性的不利影响。通过构建适当的协方差函数，我们将 HOCBFs 的机会约束转换为二阶锥约束。这导致一个受约束的凸优化作为安全过滤器。我们分析了 resulting optimization 的可行性，提供必要且充分的可行性条件。通过两个数值结果验证了所提出策略的有效性。
引用
@article{arxiv.2403.09573,
title = {Learning High-Order Control Barrier Functions for Safety-Critical Control with Gaussian Processes},
author = {Mohammad Aali and Jun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.09573},
year = {2024}
}