안전 중요 제어를 위한 관측기 기반 환경 강인 제어 장벽 함수

Khái niệm cốt lõi

관측기 기반 강인 환경 제어 장벽 함수를 통해 동적이고 불확실한 환경에서 안전을 보장하는 제어기를 제안한다.

Tóm tắt

이 논문은 동적이고 불확실한 환경에서 안전을 보장하는 제어기를 제안한다. 제안하는 방법은 관측기 기반 강인 환경 제어 장벽 함수(ECBF)를 활용하여 이동 장애물에 대한 측정 및 예측 불확실성에 강인한 성능을 달성한다.

주요 내용은 다음과 같다:

• 관측기 기반 강인 ECBF 설계를 통해 보수성을 줄이면서도 강인성을 유지한다.
• 2차 계획법 문제를 통해 계산 복잡도가 낮은 제어기를 설계한다.
• 자율주행 차량의 동적 장애물 회피 문제에 적용하여 기존 방법들과 비교한다.

Thống kê

측정 노이즈 한계 ¯w = 0.2 m
속도 측정 노이즈 한계 ¯d = 0.2 m/s
관측기 감쇠 수준 λ = 0.8

Trích dẫn

"관측기 기반 강인 ECBF 알고리즘을 개발하여 동적 장애물의 측정 및 예측 불확실성에 대한 엄격한 안전 보장을 달성한다."
"제안하는 방법은 관측된 환경 상태를 활용하여 보수성을 줄이면서도 강인성을 유지한다."
"2차 계획법 문제를 통해 계산 복잡도가 낮은 제어기를 설계한다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Observer-Based Environment Robust Control Barrier Functions for Safety-critical Control with Dynamic Obstacles

by Ying Shuai Q... lúc arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13288.pdf

Yêu cầu sâu hơn

동적 장애물이 여러 개인 경우에도 제안하는 방법을 적용할 수 있는가?

이 논문에서 제안된 방법은 여러 개의 불확실한 장애물이 존재하는 환경에서도 적용할 수 있습니다. 제안된 방법은 환경 상태의 관측을 통해 안전성을 보장하며, 여러 동적 장애물의 상호작용을 직접적으로 고려할 수 있습니다. 이를 통해 다수의 불확실한 장애물이 존재하는 복잡한 환경에서도 안전한 제어를 보장할 수 있습니다.

장애물 간 조정 및 계산 효율성 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?

장애물 간 조정 문제는 다수의 불확실한 장애물이 존재할 때 발생할 수 있는 중요한 문제입니다. 이를 해결하기 위해서는 각 장애물 간의 상호작용을 고려하여 안전성을 유지하는 방법을 고안해야 합니다. 또한, 계산 효율성을 향상시키기 위해 최적화 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법을 도입해야 합니다. 예를 들어, 제안된 방법은 이러한 문제를 해결하기 위해 이차 프로그래밍 문제를 활용하여 제어 입력을 계산하므로 계산 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

제안하는 방법이 다른 안전 중요 제어 문제에도 적용될 수 있는지 궁금하다.

제안된 방법은 다른 안전 중요 제어 문제에도 적용할 수 있습니다. 이 방법은 환경의 불확실성을 고려하여 안전성을 보장하고, 측정 불확실성을 줄이기 위해 관측된 환경 상태를 활용합니다. 따라서, 다른 안전 중요 제어 문제에서도 이러한 방법을 적용하여 안전성을 향상시키고 계산 효율성을 개선할 수 있습니다.