Maximal Controlled Invariant-MPC：通过终端 CBF 约束提升可行性与减少保守性
系统与控制
2026-05-08 v1 机器人学
系统与控制
最优化与控制
摘要
安全关键系统的最优控制往往取决于约束的保守性。控制屏障函数（CBF）是表示此类约束的一种方式，但构建最小保守 CBF 是计算难以可行的问题。因此，能够在减少保守性的同时保证安全的做法将有助于提高所考虑系统的优化性。我们提出一种使用 CBF 作为终端约束的模型预测控制（MPC）方案，已证明可提高可行性和可达集，并随预测时域的增大而提升。证明的构造性质允许对非线性优化问题进行热启动，从而显著减少计算时间。我们对简单非 holonomic 系统进行仿真，以数值验证结果，观察到不可行点减少了 1.7 至 2.7 倍。通过系统能够跟踪完全位于控制屏障函数不安全区域内的轨迹，演示了可达状态空间的增加。
引用
@article{arxiv.2605.05575,
title = {Maximal Controlled Invariant-MPC: Enhancing Feasibility and Reducing Conservatism through Terminal CBF Constraint in Safety-Critical Control},
author = {Tanmay Dokania and Yashwanth Kumar Nakka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05575},
year = {2026}
}
备注
Under review