基于随机控制障碍函数的随机系统安全关键控制
系统与控制
2021-04-07 v1 系统与控制
摘要
控制障碍函数已广泛用于对安全关键控制的综合，通常通过求解二次规划实现。然而，高斯型噪声的存在可能导致不安全动作并造成严重后果。本文研究由布朗运动驱动的随机微分方程（SDEs）建模的系统。我们提出随机控制障碍函数（SCBFs）的概念，并表明与随机互反控制障碍函数（SRCBFs）相比，SCBFs能显著减少控制代价（尤其在存在噪声时），且与随机置零控制障碍函数（SZCBFs）相比，能给出更不保守的安全概率估计。基于对所提SCBFs概念的这一较不保守的概率估计，我们进一步推广结果以利用高阶SCBFs处理高相对阶安全约束。我们通过理论分析与数值仿真证明，所提SCBFs在性能与控制代价之间取得了良好权衡。
引用
@article{arxiv.2104.02585,
title = {Safety-Critical Control of Stochastic Systems using Stochastic Control Barrier Functions},
author = {Chuanzheng Wang and Yiming Meng and Stephen L. Smith and Jun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.02585},
year = {2021}
}