Feb, 2024

高阶不确定模型中的实时自适应安全关键控制与高斯过程

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TL;DR本文提出了一种适应不确定参数系统的自适应在线学习框架，以确保非平稳环境下的安全临界控制；该方法包括两个阶段，第一阶段基于稀疏高斯过程算法改进，第二阶段提出了基于高阶控制屏障函数的安全过滤器与学习模型相结合，并通过实时障碍物避免实验证明了算法的有效性。
adaptive online learningsparse gaussian processsafety-critical controlhigh-order control barrier functionsreal-time obstacle avoidance
发现论文，激发创造
  • 基于高斯过程回归的分布式事件触发在线学习，用于多智能体系统的安全共识

    利用高斯过程学习补偿多智能体系统中未知的组成部分，并通过基于概率保证的预测误差边界确保了所提出的基于学习的控制器的控制性能。

    Feb, 2024

  • 高效计算的高斯过程在主动学习中的安全界限

    基于自适应采样的高斯过程后验中极值中位数的可证明安全边界为活动学习提供了有效的安全约束，以便在物理系统中进行设计空间的探索。

    Feb, 2024

  • 高斯过程回归对未知动力系统的安全验证

    提出了一种使用高斯过程的验证框架来对不确定动态系统进行抽象，并利用已有方法对不确定马尔可夫过程进行安全验证，该方法在多个例子中得到了验证。

    Apr, 2020

  • 高斯过程回归的谨慎模型预测控制

    本文提出了一种使用高斯过程回归模型的模型预测控制方法，用于建模非线性动态系统并计算模型残差不确定性以实现谨慎控制。通过近似计算实现计算效率，并在模拟实验和硬件实现中展示了该方法在自主赛车方面的表现改进。

    May, 2017

  • 基于贝叶斯学习的适应性安全关键系统控制

    提出了一种满足安全性和实时性约束，利用贝叶斯模型学习和随机 CLFs、CBFs 控制框架的深度神经网络模型不确定性学习的方法，并在高速行进的火星车任务中进行了演示。

    Oct, 2019

  • 基于高斯过程的四旋翼安全控制优化

    本文介绍一种为解决调参过程可能导致的安全失败问题而开发的安全优化算法 ——SafeOpt，该算法通过将性能度量建模为高斯过程并探索高于安全性能阈值的新控制器参数来自动优化控制器参数，以实现快速、自动和安全的控制器参数优化，实验数据表明该方法可以在不需要人工干预的情况下快速、自动、安全地优化控制器参数。

    Sep, 2015

  • 基于稳定高斯过程的 Lagrangian 系统跟踪控制

    使用基于数据的控制法律，通过高斯过程回归来补偿系统未知的动力学，并基于学习的模型的不确定性来自适应反馈部分的增益，以保证全局有界跟踪误差。

    Nov, 2018

  • 使用障碍证明实现四旋翼动力学的安全学习

    该论文提出基于高斯过程的数据驱动方法，学习部分未知环境下四旋翼的模型，采用屏障证明方法确保学习过程的安全，并设计了学习控制器以及递归高斯过程预测方法，模拟结果表明该方法的有效性。

    Oct, 2017

  • 通过高斯过程回归形式化验证未知动态系统

    本文提出了一个基于高斯过程回归的验证框架，将连续空间系统抽象为有限状态不确定马尔可夫决策过程，利用模型检测工具验证抽象的不确定性，并将结果扩展到基础的部分可观测系统，有效地应用于线性、非线性和切换系统等多种情况下。

    Dec, 2021

  • 基于数据的安全证书的可伸缩合成及其在基于学习的控制中的应用

    本文提出了有效的技术来综合安全集合和控制律，通过基于凸优化问题的近似来提供改进的可伸缩性质，其中一种方法仅需要近似的线性系统模型和 Lipschitz 连续的未知非线性动力学，展示了数字示例，包括一个自主车队。

    Nov, 2017