safety-critical control | BriefGPT

关键词safety-critical control

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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
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
PDF4 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
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
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
使用控制李雅普诺夫函数和控制阻碍函数的模型不确定性下安全关键控制的强化学习
本文提出了一种基于强化学习框架的方法，利用 CBF、CLF 等约束条件中存在的模型不确定性，并结合标称模型的 CBF-CLF-QP，得到了强化学习驱动的 CBF-CLF-QP，有效解决了安全约束中的模型不确定性问题。实验证明，在一个脚踩随机
PDF4 years ago
控制壁函数实现自适应安全
本研究提出了一种适应性控制障碍函数（aCBFs）方法，在不确定参数的情况下使系统状态保持在安全集之内，并将适应性控制李亚普诺夫函数（aCLFs）和 aCBFs 统一为单一控制方法。此方法在基于二次规划（QP）的框架下实现系统的稳定和安全性，
PDF5 years ago