Robust Data-Driven Safe Control Using Density Functions
Robust Data-Driven Safe Control Using Density Functions
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使用密度函数的稳健数据驱动安全控制
DOI：
10.1109/lcsys.2023.3287801
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发表时间：
2023
影响因子：
3
通讯作者：
Sznaier, Mario
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zheng, Jian;Dai, Tianyu;Miller, Jared;Sznaier, Mario
这封信提出了一个易于处理的框架，用于数据驱动的鲁棒安全控制律综合。给定噪声实验数据和有关系统结构的一些先验，目标是综合状态反馈定律，以便即使在存在未知但有界的干扰（过程噪声）的情况下，也能保证闭环系统的轨迹避免不安全的集合。这封信的主要结果表明，对于多项式动力学，通过结合多项式优化的元素和替代定理，可以将这个问题简化为易于处理的凸优化。这种优化提供了合理的控制律和密度函数安全证书。这些结果通过数值例子进行说明。
This letter presents a tractable framework for data-driven synthesis of robustly safe control laws. Given noisy experimental data and some priors about the structure of the system, the goal is to synthesize a state feedback law such that the trajectories of the closed loop system are guaranteed to avoid an unsafe set even in the presence of unknown but bounded disturbances (process noise). The main result of this letter shows that for polynomial dynamics, this problem can be reduced to a tractable convex optimization by combining elements from polynomial optimization and the theorem of alternatives. This optimization provides both a rational control law and a density function safety certificate. These results are illustrated with numerical examples.
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Sznaier, Mario