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DADEE: 神经网络中基于障碍物的机器人安全的良好校准的不确定性量化
通过对不确定性计算的算法进行调研，并在基于 CBF 的安全控制器上进行评估，我们发现基于模型方差的算法和直接估计的算法具备互补的优点，并结合这两种方法，以获得更准确的不确定性估计，使得基于 CBF 的机器人控制器更安全。
PDF6 days ago
学习控制屏障函数及其在强化学习中的应用：综述
通过综合回顾现有文献，研究使用控制屏障函数的安全强化学习方法，并探索自动学习控制屏障函数的各种技术，以提高强化学习在实际机器人应用中的安全性和效能。
PDF2 months ago
基于强化学习的自适应控制屏障函数的滑动时限控制在安全关键系统中的应用
通过使用基于控制障碍函数的强化学习（RL）的递进式规划控制（RHC）方法，我们提出了一种用于解决安全关键问题的最优控制方法，以模型预测控制（MPC）和控制障碍函数（CBFs）为基础，通过优化参数和学习控制输入，有效提高了性能并显著减少了不可
PDF3 months ago
学习面向性能的控制屏障函数在复杂安全约束和有限执行中的应用
本研究提出了一种新颖的自监督学习框架，通过建立一个连续可微函数和平滑神经网络来参数化 Control Barrier Functions (CBF) 的候选项，然后设计一个基于 Hamilton-Jacobi 偏微分方程的训练损失函数来训练
PDF6 months ago
ReLU 神经控制屏障函数的精确验证
通过使用 ReLu 激活函数的前馈神经控制屏障函数，本研究提出了一种新颖的确保安全性的条件和算法，解决了难以在非光滑控制屏障函数上进行传统安全验证的问题。
PDF9 months ago
多智能体系统的自适应安全学习
多智能体系统中，通过控制屏障函数自适应安全学习的实证研究表明 ASRL 方法可以提高安全性和长期性能，并在多机器人系统和竞争性多智能体赛车环境中展示了其灵活性和可扩展性。
PDF10 months ago
使用条件风险价值和可微凸规划的 Wasserstein 分布鲁棒控制屏障函数
提出了一种分布鲁棒 CBF（DR-CBF）方法，通过使用 Wasserstein 度量来测量分布偏移，实现了目标函数的三层规划，并应用不同 iable 凸规划技术来确保条件风险值的前不变性，为了验证分布偏移下的机遇约束安全保证在一阶和二阶系
PDF10 months ago
具有可微控制界函数的非仿射控制系统的安全神经控制
本文通过将高阶控制界函数（HOCBFs）集成到神经常微分方程学习模型中作为可微的控制界函数，来解决安全关键控制问题中的非仿射控制系统的安全性问题，并能学习复杂和最优控制策略，将其应用于基于 LiDAR 的自动驾驶，并与现有方法进行比较。
PDF10 months ago
SafeDiffuser: 弥散概率模型安全规划
我们提出一种新的方法 SafeDiffuser，使用控制屏障函数来确保扩散概率模型满足规范，并将有限时间扩散不变性嵌入去噪扩散过程中，从而实现可信扩散数据生成，并证明我们的方法不仅具有一般化性能，而且还在安全数据生成中创建了鲁棒性。
PDFa year ago
ICML使用概率控制障碍函数进行安全强化学习以实现匝道合并
控制屏障函数嵌入强化学习策略中，使用概率控制屏障函数作为模型不确定性的估计，实现了安全而高效的自动驾驶算法，可以应用于高速公路匝道合并问题。
PDF2 years ago
学习神经控制器以实现时序逻辑目标的风险感知
本文提出了基于信号时间逻辑和控制障碍函数的神经网络控制器综合算法，以优化指定性能目标并满足硬性约束条件，在飞行器和单轮车等测试系统上进行了验证。
PDF2 years ago
神经 ODE 的正向不变性
本文提出了一种通过不变性集传播实现神经 ODE 类别规范保证的新方法，其中，神经 ODE 的不变性被定义为输出规范。通过不变性反向传播，我们将输出规范映射到神经 ODE 参数或其输入的约束上，从而实现了输出规范保证，并在不影响模型性能的情况
PDF2 years ago
具有空间 - 时间感知能力的安全多智能体强化学习：应对复杂场景下的联网自动驾驶车辆
本文提出了一种使用多智能体强化学习框架 (MARL) 的安全保护平行体系结构来提高连接和自主车辆 (CAV) 系统在复杂驾驶情况下的安全性和效率，并使用 Graph Convolutional Network (GCN)-Transform
PDF2 years ago
具有离散时间控制屏障函数的安全关键模型预测控制
本研究提出了一种利用控制屏障函数的安全性关键模型预测控制策略，保证系统的安全性并通过模型预测控制实现最佳性能，同时在一个二维双积分器模型和一个竞速车辆模型上验证了该算法的有效性。
PDF4 years ago
从专家演示中学习控制屏障函数
本文提出一种基于学习的方法来合成安全控制器，该方法基于控制屏障函数，考虑非线性控制仿射动力系统的情况，并假设我们可以访问由专家生成的安全轨迹，在此基础上，提出和分析了基于优化的 CBF 学习方法，其具有可证明的安全保证。
PDF4 years ago
使用监督式机器学习方法合成控制屏障函数
该论文描述了一种从传感器数据中估计控制屏障函数的学习框架，经实验证明可以在未知状态空间区域中实现机器人系统的安全操作。
PDF4 years ago
具有控制障碍函数的安全关键控制学习
利用控制屏障函数的机器学习框架可以降低非线性控制系统中的模型不确定性，从而实现系统的安全行为。通过在 Segway 平台上进行模拟和实验验证，这种方法可以持续收集数据并更新控制器，最终实现安全行为。
PDF5 years ago
控制屏障函数理论与应用
介绍控制屏障函数及其在安全关键控制器优化中的应用，概述其主要技术结果并讨论在机器人系统等多个领域的应用。
PDF5 years ago
AAAI基于障碍函数的端到端安全强化学习在安全关键型连续控制任务中的应用
本文提出了一种控制器架构，该架构将模型自由的强化学习控制器与利用控制屏障函数和未知系统动态的模型控制器相结合，以确保学习过程中的安全，并利用高斯过程对系统动态进行建模和不确定性分析。
PDF5 years ago
车道保持和自适应巡航控制组合的正确性保证
本文提出了一种控制策略，可同时操作车道保持和自适应巡航，通过控制束函数的设计，保证安全规范的满足，通过 Carsim 车辆模拟器的模拟，证明了该控制方法的有效性。
PDF8 years ago