Sichere robuste adaptive Steuerung unter sowohl parametrischen als auch nichtparametrischen Unsicherheiten

Dieser Artikel präsentiert eine Methode zur Gewährleistung der Sicherheit eines Systems mit sowohl parametrischen als auch nichtparametrischen Unsicherheiten, während gleichzeitig der Konservatismus im Vergleich zu bestehenden Ansätzen verringert wird. Dies wird erreicht, indem robuste adaptive Kontrollbarrierenfunktionen (RaCBF) und Kontrollbarrierenfunktionen für Gaussian-Prozesse (GPCBF) kombiniert werden. Wir geben eine Bedingung an, unter der das betrachtete System mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit sicher ist, und zeigen, dass die vorgeschlagene Methode weniger konservativ ist als GPCBF. Wir evaluieren die Methode durch eine Simulationsstudie, in der wir einen kraftkontrollierten Roboter-Manipulator in Kontakt mit einer teilweise unbekannten Umgebung betrachten. Die Ergebnisse zeigen, dass unser vorgeschlagener GPRaCBF Grenzen für die Kontaktkräfte trotz parametrischer und nichtparametrischer Unsicherheiten in der Kontakt-Dynamik garantieren kann und in Bezug auf den Konservatismus besser abschneidet als GPCBF.