基于观测感知障碍函数的随机系统运行时安全与到达-规避预测
系统与控制
2025-11-13 v1 系统与控制
摘要
随机动力系统已成为众多应用领域的基础模型，为捕捉不确定系统行为提供了强大的数学表示。在本文中，我们解决了具有在线观测的离散时间随机系统的运行时安全与到达-规避概率预测问题，即估计系统满足给定安全或到达-规避规范的概率。与仅依赖离线模型的传统方法不同，我们提出了一个结合实时观测的框架，以动态细化安全与到达-规避事件的概率估计。通过引入观测感知障碍函数，我们的方法随着新观测的收集自适应地更新概率界限，将高效的离线计算与在线后向迭代相结合。该方法能够在不确定性下实现严格且响应迅速的安全与到达-规避概率预测。除了理论保证外，在基准系统上的实验结果证明了所提方法的实际有效性。
引用
@article{arxiv.2511.09192,
title = {Runtime Safety and Reach-avoid Prediction of Stochastic Systems via Observation-aware Barrier Functions},
author = {Shenghua Feng and Jie An and Fanjiang Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.09192},
year = {2025}
}