面向未知非线性系统安全关键控制的神经Koopman控制障碍函数
系统与控制
2022-09-19 v1 系统与控制
摘要
我们考虑利用控制障碍函数(CBF)为动态未知的 nonlinear 系统综合安全控制器的问题。我们利用Koopman算子理论(KOT)将(未知的)非线性系统与高维双线性系统相关联，并提出一个数据驱动的学习框架，该框架使用学习器与证伪器同时学习基于Koopman算子的双线性系统及相应的CBF。我们通过刻画这两个系统之间的-范数误差界，证明为后一双线性系统学到的CBF也是未知非线性系统的有效CBF。我们表明该误差可通过基于Koopman的可观测函数的Lipschitz常数进行部分调节。随后将该CBF用于构造二次规划以计算保证未知非线性系统安全的输入。数值仿真用于验证我们的方法。
引用
@article{arxiv.2209.07685,
title = {Neural Koopman Control Barrier Functions for Safety-Critical Control of Unknown Nonlinear Systems},
author = {Vrushabh Zinage and Efstathios Bakolas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.07685},
year = {2022}
}
备注
6 pages