基于近似离散时间模型的带控制障碍函数采样数据系统安全性
系统与控制
2022-06-15 v2 机器人学
系统与控制
摘要
控制障碍函数(CBFs)已被证明是非线性系统安全关键控制器设计的强有力工具。现有设计范式未解决理论(基于连续时间模型的控制器设计)与实践(所得控制器的离散时间采样实现)之间的差距;这可能导致硬件实现中性能下降及安全性违背。我们提出一种方法,利用近似离散时间模型与采样数据控制障碍函数(SD-CBFs)来合成这些基于CBF的控制器的采样数据对应物,以缩小该差距。利用系统连续时间模型的性质,我们建立了SD-CBFs与采样数据系统实用安全性概念之间的关系。此外,我们构建了基于凸优化的控制器,在实践中正式赋予非线性系统安全性保证。我们在仿真中展示了这些控制器的有效性。
引用
@article{arxiv.2203.11470,
title = {Safety of Sampled-Data Systems with Control Barrier Functions via Approximate Discrete Time Models},
author = {Andrew J. Taylor and Victor D. Dorobantu and Ryan K. Cosner and Yisong Yue and Aaron D. Ames},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11470},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 4 figures, submitted to 2022 Conference on Decision & Control (CDC)