Stochastic Safety with Freedman’s Inequality in Discrete-Time Control Barrier Functions

核心概念

Utilizing Freedman’s inequality in discrete-time control barrier functions provides stronger safety guarantees for stochastic systems.

摘要

• Safety in real-world control methods must consider uncertainties.
• Traditional methods lead to conservative performance.
• Stochastic methods consider the entire distribution of disturbances.
• Utilizing Freedman’s inequality provides tighter bounds on safety.
• Comparison with existing safety guarantees like ISSf and martingale results.
• Simulation examples demonstrate the utility of the safety guarantee.

统计

"Our approach accounts for the underlying disturbance distribution instead of relying exclusively on its worst-case bound."
"Our guarantee is less conservative when the assumptions for all methods hold."
"Our theory provides sharp safety probability bounds, enabling non-conservative, stochastic collision avoidance."

引用

"Safety—typically characterized as the forward-invariance of a safe set—has become a popular area of study within control theory."
"Stochastic methods provide an alternative to the worst-case bounding approach."
"This paper combines DTCBFs with Freedman’s inequality to obtain tighter bounds on stochastic safety."

从中提取的关键见解

Bounding Stochastic Safety

by Ryan K. Cosn... 在 arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05745.pdf

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