Den beprövade effektiviteten hos inlärningsbaserade kontrollsystem motiverar starkt deras tillämpning på robotsystem som är verksamma i den fysiska världen. Att garantera en korrekt drift under inlärningsprocessen är dock för närvarande en olöst fråga, som är av avgörande betydelse för säkerhetskritiska system. Vi föreslår en allmän säkerhetsram baserad på Hamilton-Jacobi nåbarhetsmetoder som kan fungera i samband med en godtycklig inlärningsalgoritm. Metoden utnyttjar ungefärlig kunskap om systemets dynamik för att garantera begränsad tillfredsställelse samtidigt som minimalt störa inlärningsprocessen. Vi inför vidare en Bayesian mekanism som förfinar säkerhetsanalysen när systemet får nya bevis, vilket minskar initial konservativitet när så är lämpligt samtidigt som garantierna stärks genom validering i realtid. Resultatet är en minst restriktiv, säkerhetsbevarande kontrolllag som intervenerar endast när de beräknade säkerhetsgarantierna kräver det, eller förtroendet för de beräknade garantierna minskar mot bakgrund av nya observationer. Vi bevisar teoretiska säkerhetsgarantier som kombinerar probabilistisk och värsta tänkbara analys och demonstrerar det föreslagna ramverket experimentellt på en fyrhjuling. Även om säkerhetsanalysen är baserad på en enkel punktmassmodell, anländer fyrhjulingen framgångsrikt till en lämplig styrenhet genom policygradient armeringsinlärning utan att någonsin krascha, och drar sig säkert bort från en stark extern störning som införts under flygning.
I Ref föreslås en allmän ram för att garantera säkerheten för inlärningsbaserade kontrollstrategier för osäkra robotsystem.
A General Safety Framework for Learning-Based Control in Uncertain Robotic Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}