基于安全指标综合与凸半无限规划的持续可行鲁棒安全控制
机器人学
2023-03-08 v4
摘要
模型失配在现实应用中普遍存在。确保具有不确定动态模型的系统安全至关重要。然而，当存在控制限制时，现有的鲁棒安全控制器可能无法实现。且现有方法对不确定性使用宽松的过近似，导致保守的安全控制。为应对这些挑战，我们提出了一种针对有界状态依赖不确定性的控制限制感知鲁棒安全控制框架。我们提出安全指标综合以寻找在控制限制下保证可实现的鲁棒安全控制器。并且我们通过凸半无限规划求解鲁棒安全控制，这是对凸有界不确定性最紧的表述并导致最不保守的控制。此外，我们分析了在未建模不确定性下何时及如何保持安全性。实验结果表明，我们的鲁棒安全控制器在控制限制下始终可实现，且比强基线保守性低得多。
引用
@article{arxiv.2209.06896,
title = {Persistently Feasible Robust Safe Control by Safety Index Synthesis and Convex Semi-Infinite Programming},
author = {Tianhao Wei and Shucheng Kang and Weiye Zhao and Changliu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06896},
year = {2023}
}