control barrier function | BriefGPT

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SOMTP：基于自监督学习的机器人基于 MPC 的安全轨迹规划问题的优化器
基于自主学习优化器的控制屏障函数模型预测控制轨迹规划算法，通过问题转录和可微的解空间修正，以及引入增广拉格朗日方法的训练算法，实现了更好的可行性和更快速的求解速度。
PDF2 months ago
基于控制屏障函数的神经控制器的高效运动规划
为了解决运动规划中昂贵的碰撞检测和高采样复杂性的问题，我们提出了一种基于控制屏障函数（CBF）的新型可推广的控制器，通过使用 CBF 引导的神经控制器（CBF-INC）生成控制信号，将系统引导到来自 RRT 采样配置的路径，从而结合了 CB
PDF3 months ago
机器人系统下的容错神经控制屏障函数应对传感器故障和攻击
研究了在传感器故障和攻击下对机器人系统进行安全关键控制综合的新型控制屏障函数（FT-NCBF）方法，并通过数据驱动的学习方法提供了安全保证。
PDF4 months ago
基于控制屏障函数和深度强化学习的安全负载均衡
我们提出了一种安全的基于深度强化学习和控制障碍函数的负载均衡算法，能在训练和测试过程中将不安全的操作转化为可行的操作，引导学习朝着安全策略的方向，并在 GPU 上实现了该解决方案，实现了模型更新和培训的加速，同时在满足链路容量限制的安全要求
PDF6 months ago
初始化未知模型和不可行安全证书下的安全在线动态学习
通常，学习和控制过程中利用约束安全证书的技术被用于保证安全性，但是过高的模型不确定性可能使得鲁棒安全认证方法变得不可行。本文考虑了基于控制屏障函数（CBF）二阶锥规划的具有鲁棒安全证书的学习环境，在该环境下，如果控制屏障函数证书是可行的，我
PDF8 months ago
朝向最优头对头自主赛车的课程加强学习
头对头自主赛车的最优策略研究中，我们提出了一个基于课程学习的框架来逐步过渡到更复杂的真实环境，以教授强化学习代理一个更接近最优策略的方法，并提出了基于控制屏障函数的安全强化学习算法，既能有效保证代理的安全性又不会牺牲策略的最优性。
PDF10 months ago
通过动态责任分配实现去中心化多智能体系统风险感知安全控制
本文提出了一种基于风险感知的分散控制框架，使用控制阻碍函数 (CBF) 的风险测量来评估潜在碰撞面临的风险，动态分配各个单独代理应该承担的责任份额，从而提高集体安全。
PDFa year ago
控制障碍函数的最优性、稳定性和可行性：一种基于自适应学习的方法
本文提出了一种新颖的基于神经网络的自适应多步控制屏障函数方法，以解决当前控制屏障函数的优化、稳定性和可行性等方面的局限性，在各种场景下对一阶和二阶系统进行了评估，并定量定性地表明相对于传统控制屏障函数方法，该方法有着更出色的表现。
PDFa year ago
一种基于 Barrier-Lyapunov 的 Actor-Critic 强化学习方法，用于安全稳定控制
本文提出了一个基于控制栅函数 (control barrier function, CBF) 和控制李雅普诺夫函数 (control Lyapunov function, CLF) 方法的强化学习 (reinforcement learni
PDFa year ago
基于控制壁函数的安全反向强化学习
本文提出了一个名为 CBFIRL 的安全 IRL 框架，利用控制屏障函数（CBF）增强 IRL 策略的安全性，通过梯度下降联合优化 CBF 要求灵感的损失函数和 IRL 方法的目标，在实验中表明我们的框架相较于没有 CBF 的 IRL 方法
PDF2 years ago
具有神经控制屏障函数的输入限制安全控制
使用机器学习的技术，基于控制防护函数（CBF），提出一种避免输入饱和的高维、一般化的非线性系统安全控制器合成方法，并通过 10D 状态，4D 输入的四轴飞行器 - 摆系统的实验结果表明，该方法能够在近 100％的实验中避免输入饱和并维持安全
PDF2 years ago
学习高相对次数系统动力学的概率安全约束
本文着重于在满足安全约束条件的同时在线学习系统动态模型。使用贝叶斯学习从系统状态的流式观察中获得系统动态的分布，并通过指定控制障碍函数上的机会约束确保高概率的系统行为和安全性。
PDF5 years ago