وظيفة الحاجز المعتمدة على التعلم لوظائف التحكم الحرجة للسلامة لأنظمة غير معروفة

مع تزايد تعقيد الأنظمة في العالم الحقيقي وعدم اليقين البيئي المتغير، يصبح من الصعب بناء نموذج ديناميكي دقيق، مما يشكل تحديات خاصة لوظائف التحكم الحرجة للسلامة. في هذه الورقة، يتم اقتراح سياسة تحكم تعتمد على التعلم لضمان سلامة الأنظمة مع الاضطرابات غير المعروفة من خلال وظائف الحاجز التحكمية (CBFs). أولاً، يتم التنبؤ بالاضطراب باستخدام انحدار العملية الجاوسية (GP)، حيث يتم ضمان أداء التنبؤ بواسطة حدود الخطأ الحتمية. بعد ذلك، يتم اقتراح استراتيجية تحكم جديدة باستخدام وظائف حاجز التحكم عالية الترتيب المعتمدة على GP (GP-P-HOCBFs) من خلال مجموعة آمنة أصلية مصغرة بناءً على حدود خطأ التنبؤ. بالمقارنة مع الطرق الحالية التي تتضمن إضافة مصطلحات سلامة صارمة إلى شرط HOCBF، تقدم الطريقة المقترحة مرونة أكبر للتعامل مع التحفظ وإمكانية حل المشكلات التربيعية ضمن إطار عمل CBF. أخيرًا، يتم إثبات فعالية الطريقة المقترحة من خلال المحاكاة على روبوت فرانكا إميكا.