Sufficient Conditions for Feasibility of Optimal Control Problems Using Control Barrier Functions
Sufficient Conditions for Feasibility of Optimal Control Problems Using Control Barrier Functions
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使用控制障碍函数解决最优控制问题的可行性的充分条件
DOI：
10.1016/j.automatica.2021.109960
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
6.4
通讯作者：
Cassandras, C.G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiao, W.;Belta, C.;Cassandras, C.G.
通过使用控制障碍函数（CBF）和控制李雅普诺夫函数（CLF），仿射控制系统在满足状态和控制约束的同时，以期望的状态收敛为条件，优化二次代价，可以归结为一系列二次规划。这种方法的主要挑战之一是确保这些QP的可行性，特别是在严格的控制界限和高相对程度的安全约束下。本文的主要贡献是提供了保证可行性的充分条件。充分条件由CBF强制执行的单个约束捕获，CBF被添加到QP中，使得它们的可行性始终得到保证。额外的约束被设计为总是与现有的约束兼容，因此，它不能使一组可行的约束不可行-它只能增加整体可行性。我们说明了所提出的方法对自适应巡航控制问题的有效性。
It has been shown that satisfying state and control constraints while optimizing quadratic costs subject to desired (sets of) state convergence for affine control systems can be reduced to a sequence of quadratic programs (QPs) by using Control Barrier Functions (CBFs) and Control Lyapunov Functions (CLFs). One of the main challenges in this approach is ensuring the feasibility of these QPs, especially under tight control bounds and safety constraints of high relative degree. The main contribution of this paper is to provide sufficient conditions for guaranteed feasibility. The sufficient conditions are captured by a single constraint that is enforced by a CBF, which is added to the QPs such that their feasibility is always guaranteed. The additional constraint is designed to be always compatible with the existing constraints, therefore, it cannot make a feasible set of constraints infeasible — it can only increase the overall feasibility. We illustrate the effectiveness of the proposed approach on an adaptive cruise control problem.
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通讯作者：
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