52、高效样本安全学习与控制障碍函数在在线非线性控制中的应用

高效样本安全学习与控制障碍函数在在线非线性控制中的应用

在当今复杂的科技领域，安全关键系统的控制一直是一个极具挑战性的问题。特别是在机器人系统等领域，由于实际应用中存在不确定性和信息不完整的情况，如何确保系统的安全性和高效性成为了研究的重点。本文将介绍一种创新的方法，即基于控制障碍函数（CBFs）的样本高效安全学习框架，用于在线非线性控制任务。

研究背景与动机

强化学习（RL）和连续非线性控制在许多复杂的顺序决策任务中取得了显著成果，但在安全关键控制任务中的应用却面临挑战。这是因为学习过程的探索性质和模型不确定性可能导致中间策略违反严格的安全要求。

为了解决这个问题，研究人员尝试将控制理论方法与学习算法相结合，以实现安全强化学习。然而，安全数据收集过程的样本效率问题尚未得到很好的解决。

相关工作概述

• 强化学习与安全约束 ：一些安全强化学习方法通过修改最优性准则或在策略探索过程中引入约束来考虑安全因素，但这些方法往往依赖于准确的概率系统模型。
• 模型预测控制与李雅普诺夫方法 ：基于模型的方法，如模型预测控制（MPC）和李雅普诺夫方法，在具有准确系统模型或近似动力学的控制任务中取得了成功。同时，利用李雅普诺夫函数和控制障碍函数（CBFs）来确保系统状态的正向不变性成为了一个活跃的研究领域。
• 数据驱动与安全控制的结合 ：将数据驱动的学习方法与基于模型的安全控制相结合，可以在减少模型不确定性的同时确保可证明的安全性。例如，标准CBFs和鲁棒CBFs与高斯过程相结合，用于在线