具有可指定安全集吸引速率的实用安全极值搜索
最优化与控制
2024-04-16 v1
摘要
我们提出了可指定安全极值搜索（ASfES），一种旨在最小化测量目标函数同时保持安全度量（控制障碍函数或CBF）在实际意义上为正的算法。我们确保对于具有安全初始条件的轨迹，安全违反可以通过适当选择的设计常数任意小。我们还保证一个可指定的“吸引”速率：从不安全初始条件出发，轨迹以不慢于用户指定速率的速度接近安全集（按测量的CBF）。类似地，从安全初始条件出发，轨迹以不快于指定吸引速率的速度接近不安全集（按CBF）。可指定吸引速率的特性在半全局安全极值搜索中不存在，后者通过减慢自适应来实现半全局收敛。我们还证明了参数局部收敛到约束于安全集的目标函数最小值的一个邻域。ASfES算法和分析是多变量的，但我们也将其扩展到基于牛顿的ASfES方案（NB-ASfES），我们证明该方案仅在标量情况下有用。通过仿真示例说明了设计的证明性质。
引用
@article{arxiv.2404.08842,
title = {Practical Safe Extremum Seeking with Assignable Rate of Attractivity to the Safe Set},
author = {Alan Williams and Miroslav Krstic and Alexander Scheinker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.08842},
year = {2024}
}