据国外媒体报道,为了确保各种安全关键系统能够安全运行并根据需要工作,密歇根州立大学的研究人员开发了一种方法,为在未知环境中运行的系统设计具有学习能力的安全控制器。
图片来源:IEEE/CAA自动化杂志
这项研究由密歇根州立大学的Bahare Kiumarsi和Zahra Marvi联合进行,主要关注自动驾驶汽车在城市地区的安全运行。
随着时间的发展,科学家们成功设计了一种基于控制屏障函数(CBF)的安全控制方法,可应用于许多领域,包括自适应巡航控制、机器人安全控制和无碰撞多智能体系统。这些方法通常可以结合CBF和李亚普诺夫函数来证明控制器的安全性和稳定性。密歇根州立大学的研究人员提出了一种新颖的零控制屏障(ZCBF)来支持学习,它可以在学习的同时安全地操作,即使环境中存在未知的动态。
随着越来越多的安全关键系统部署在现实世界中,科学家必须能够确保这些系统始终安全。环境中的不确定因素会影响系统的安全运行。当研究城市环境中的自动驾驶汽车时,研究人员必须考虑这些不确定性。例如,自动驾驶汽车、半驾驶汽车、人类驾驶的汽车和行人会出现在同一区域。
因此,科学家必须设计一个控制器来确保系统的安全运行,尽管在同一空间导航的其他车辆和人类的行为存在不确定性。科学家需要能够依赖系统的安全性,同时尽可能让系统运行。密歇根州立大学研究人员的方法解决了如何为一个必须在不确定环境中运行的系统设计一个具有学习能力的安全控制器的问题。其新颖的学习方法可以确保自动驾驶汽车的安全,即使在道路上与其他车辆的不确定行为一起运行时也是如此。
现有的安全控制方法要求科学家对安全集有完整的理解。在不确定环境下,为系统设计安全控制变得更具挑战性。这些安全关键系统必须能够快速理解不确定性,并实现最大的安全性能。慢模型学习方法可以提供所需的安全功能,但不能达到预期的性能。基于最小化建模误差的简单模型学习方法不能满足要求的安全性要求,即使期望的估计误差会随时间而减小。博士候选人Zahra Marvi说:“需要新的学习算法来尽可能避免安全集的错误信息。”研究人员开发的方法可以快速了解环境中的不确定性,快速实现安全性能。
助理教授Bahare Kiumarsi表示:“满足安全约束非常重要,这需要在控制设计阶段加以考虑,否则将导致严重后果。通过使用密歇根州立大学研究人员设计的这种方法,系统中的控制器可以采取更少的保守动作,从而获得更好的性能,从而提高系统的安全性和性能。
1据国外媒体报道,为了确保各种安全关键系统能够安全运行并根据需要工作,密歇根州立大学的研究人员开发了一种方法,为在未知环境中运行的系统设计具有学习能力的安全控制器。
图片来源:IEEE/CAA自动化杂志
这项研究由密歇根州立大学的Bahare Kiumarsi和Zahra Marvi联合进行,主要关注自动驾驶汽车在城市地区的安全运行。
随着时间的发展,科学家们成功设计了一种基于控制屏障函数(CBF)的安全控制方法,可应用于许多领域,包括自适应巡航控制、机器人安全控制和无碰撞多智能体系统。这些方法通常可以结合CBF和李亚普诺夫函数来证明控制器的安全性和稳定性。密歇根州立大学的研究人员提出了一种新的零控制屏障(ZCBF)来支持学习,它可以在学习时安全地运行,即使在t……环境。
随着越来越多的安全关键系统部署在现实世界中,科学家必须能够确保这些系统始终安全。环境中的不确定因素会影响系统的安全运行。当研究城市环境中的自动驾驶汽车时,研究人员必须考虑这些不确定性。例如,自动驾驶汽车、半驾驶汽车、人类驾驶的汽车和行人会出现在同一区域。
因此,科学家必须设计一个控制器来确保系统的安全运行,尽管在同一空间导航的其他车辆和人类的行为存在不确定性。科学家需要能够依赖系统的安全性,同时尽可能让系统运行。密歇根州立大学研究人员的方法解决了如何为一个必须在不确定环境中运行的系统设计一个具有学习能力的安全控制器的问题。其新颖的学习方法可以确保自动驾驶汽车的安全,即使在道路上与其他车辆的不确定行为一起运行时也是如此。
现有的安全控制方法要求科学家对安全集有完整的理解。在不确定环境下,为系统设计安全控制变得更具挑战性。这些安全关键系统必须能够快速理解不确定性,并实现最大的安全性能。慢模型学习方法可以提供所需的安全功能,但不能达到预期的性能。基于最小化建模误差的简单模型学习方法不能满足要求的安全性要求,即使期望的估计误差会随时间而减小。博士候选人Zahra Marvi说:“需要新的学习算法来尽可能避免安全集的错误信息。”研究人员开发的方法可以快速了解环境中的不确定性,快速实现安全性能。
助理教授Bahare Kiumarsi表示:“满足安全约束非常重要,这需要在控制设计阶段加以考虑,否则将导致严重后果。通过使用密歇根州立大学研究人员设计的这种方法,系统中的控制器可以采取更少的保守动作,从而获得更好的性能,从而提高系统的安全性和性能。
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