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Abstract:
制御バリア関数を用いた制御は、システムが安全な状態を逸脱しないように制御入力を計算する手法である。従来の方法では、バリア関数の明示的な定式化が必要であったが、複雑なシステムでは困難である。そこで本研究では、シミュレーションを用いたデータ駆動型のアプローチで制御バリア関数を学習し、未知の制約条件下でも安全性を保証する手法を提案する。さらに、制御バリア関数の予測不確定性の定量化についても検討する。
Reference:
平野 皓己, 武石 直也, 矢入 健久:未知の制約に対するニューラル制御バリア関数による安全性保証, In 第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS), さいたま, 2024.
Bibtex Entry:
@conference{hiranoIBIS2024,
title = {未知の制約に対するニューラル制御バリア関数による安全性保証},
author = {皓己 平野 and 直也 武石 and 健久 矢入},
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url = {https://ibisml.org/ibis2024/},
year = {2024},
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