安全学习参考调节器：理论与在燃油卡车侧翻避免中的应用
系统与控制
2021-09-10 v2 机器学习
系统与控制
摘要
本文提出了一种学习参考调节器（LRG）方法，用于在无法获得精确模型的系统中强制执行状态和控制约束，该方法使参考调节器能够通过学习逐渐改善指令跟踪性能，同时在学习期间和学习完成后强制执行约束。学习可以在系统的黑箱类型模型上直接进行，也可以在硬件上进行。在介绍LRG算法并概述其理论性质后，本文研究了LRG在燃油卡车（油罐车）侧翻避免中的应用。通过基于考虑液体燃油晃动效应的燃油卡车模型的仿真，我们表明所提出的LRG可以在各种操作条件下有效保护燃油卡车免于侧翻事故。
引用
@article{arxiv.2101.09298,
title = {Safe Learning Reference Governor: Theory and Application to Fuel Truck Rollover Avoidance},
author = {Kaiwen Liu and Nan Li and Ilya Kolmanovsky and Denise Rizzo and Anouck Girard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.09298},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 18 figures