Adaptive dynamic programming with control barrier functions for safety-critical control applications
Abstract
本文针对安全关键场景下具有未知动力学的连续时间线性系统, 提出了一种结合学习型控制障碍函数安全滤波器的自适应动态规划框架. 通过自适应动态规划, 从输入–状态数据中学习得到一个次优反馈控制器. 针对控制障碍函数安全约束中未知的项, 利用神经网络基于在线数据进行逼近, 并将所得的学习型控制障碍函数约束融入到基于二次规划的安全滤波器中, 以修正控制输入, 从而保证系统安全约束的满足. 最后, 通过一个避障控制实例验证了所提控制方法的有效性.
Fields of Study & Subjects
Adaptive Dynamic Programming Control
Advanced Control Systems Optimization
Adaptive Control of Nonlinear Systems
Publication details
- Journal / source
- Scientia Sinica Informationis
- Volume
- 56
- Issue
- 5
- Pages
- 1043–1043
- Publication date
- 11 March 2026
- Language
- EN