Kernkonzepte
データ駆動型安全フィルターの保守性を低減するためのセット拡張アルゴリズムの重要性。
Zusammenfassung
この論文は、学習ベースのアルゴリズムに関連する安全性懸念に対処し、セーフティフィルターを提案しています。具体的には、データ駆動型セーフティフィルター(DDSF)をWillems' lemmaに基づいて拡張し、保守性を低減します。オンラインおよびオフラインサンプルベースの手法を提案しており、シミュレーション結果はその効果を検証しています。
- 安全な入出力制約が学習プロセス中に尊重されることが重要。
- セーフティフィルターはシステムの軌道が不変集合内にあることを確認するために使用される。
- モデル予測セーフティフィルター(MPSFs)やHamilton-Jacobi(HJ)到達可能性解析など、さまざまな手法が存在する。
- データ駆動型アプローチは明示的モデリング不要であり、未知の時間遅れシステムでも適用可能。
- オンラインおよびオフラインアルゴリズムは保守性を低減し、学習アルゴリズムの探索能力向上に貢献。
Statistiken
本論文では特定の数値やメトリクスは記載されていない。
Zitate
"The main idea behind these safety filters is the mapping of potentially unsafe learning inputs to the nearest safe learning inputs while satisfying specific criteria."
"This paper proposes an entirely data-driven approach to determine safe terminal sets in the input-output framework."