基于随机人类行为模型的人在回路多旋翼系统状态预测
系统与控制
2022-07-08 v1 系统与控制
摘要
可达性分析是分析人在回路信息物理系统(HiLCPS)安全性的广泛使用的方法。该策略通过预测系统的可达状态,使 HiLCPS 能提前应对迫近的威胁。然而,若预测仅依赖系统动力学而未显式考虑人类行为,可能导致不必要的保守可达集,从而高估风险。为降低可达性分析的保守性,我们提出一种考虑以高斯混合模型(GMM)表示的随机人类行为模型的状态预测方法。本文中我们关注近碰撞情形下的多旋翼。随机人类行为模型使用实验数据训练以表示人类操作者的规避机动。随后,我们可以利用高斯混合回归(GMR)从训练好的随机人类行为模型中获取人类控制输入概率分布。所提算法基于给定动力学与获取的人类控制输入概率分布预测多旋翼未来状态的概率分布。此外,所提状态预测方法考虑了建模为 GMM 的初始状态不确定性,从而带来更鲁棒的性能。提供了人因受试者实验结果以证明所提算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2207.03318,
title = {State Prediction of Human-in-the-Loop Multi-rotor System with Stochastic Human Behavior Model},
author = {Joonwon Choi and Sooyung Byeon and Inseok Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.03318},
year = {2022}
}
备注
This work has been submitted to IFAC for possible publication