This paper focuses on the controller synthesis for unknown, nonlinear systems while ensuring safety constraints. Our approach consists of two steps, a learning step that uses Gaussian processes and a controller synthesis step that is based on control barrier functions. In the learning step, we use a data-driven approach utilizing Gaussian processes to learn the unknown control affine nonlinear dynamics together with a statistical bound on the accuracy of the learned model. In the second controller synthesis steps, we develop a systematic approach to compute control barrier functions that explicitly take into consideration the uncertainty of the learned model. The control barrier function not only results in a safe controller by construction but also provides a rigorous lower bound on the probability of satisfaction of the safety specification. Finally, we illustrate the effectiveness of the proposed results by synthesizing a safety controller for a jet engine example.


翻译:本文侧重于对未知的非线性系统进行控制器合成,同时确保安全限制。我们的方法由两个步骤组成:一个学习步骤,使用高山流程,一个基于控制屏障功能的控制器合成步骤。在学习步骤中,我们使用数据驱动的方法,利用高山流程,学习未知控制线的非线性动态,同时根据所学模型的准确性进行统计。在第二个控制器合成步骤中,我们开发了一个系统的方法,计算控制屏障功能,明确考虑到所学模型的不确定性。控制屏障功能不仅通过施工产生安全控制器,而且还对安全规格的满足程度规定了严格较低的约束。最后,我们通过对喷气发动机的安全控制器进行合成,说明拟议结果的有效性。

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