Safety is critical in robotic tasks. Energy function based methods have been introduced to address the problem. To ensure safety in the presence of control limits, we need to design an energy function that results in persistently feasible safe control at all system states. However, designing such an energy function for high-dimensional nonlinear systems remains challenging. Considering the fact that there are redundant dynamics in high dimensional systems with respect to the safety specifications, this paper proposes a novel approach called abstract safe control. We propose a system abstraction method that enables the design of energy functions on a low-dimensional model. Then we can synthesize the energy function with respect to the low-dimensional model to ensure persistent feasibility. The resulting safe controller can be directly transferred to other systems with the same abstraction, e.g., when a robot arm holds different tools. The proposed approach is demonstrated on a 7-DoF robot arm (14 states) both in simulation and real-world. Our method always finds feasible control and achieves zero safety violations in 500 trials on 5 different systems.


翻译:安全对于机器人任务至关重要。基于能量函数的方法已被引入来解决这个问题。为了在控制限制的情况下保证安全,我们需要设计一个能量函数,该函数在所有系统状态下都能产生持续可行的安全控制。然而,针对高维非线性系统设计这样的能量函数仍然具有挑战性。考虑到高维系统中存在着相对于安全规范的冗余动态,本文提出了一种名为抽象安全控制的新方法。我们提出了一种系统抽象方法,使得能够在低维模型上设计能量函数。然后,我们可以根据低维模型综合出能量函数以确保持续可行性。结果得到的安全控制器可以直接转移到具有相同抽象的其他系统中,例如当一个机械臂握着不同的工具时。所提出的方法在模拟和实际世界中都在一个 7 自由度(14 个状态)的机械臂上进行了演示。在5个不同的系统上的 500 次试验中,我们的方法总是找到可行的控制,并实现零安全违规。

0
下载
关闭预览

相关内容

《多智能体任务规划》2022博士论文
专知会员服务
252+阅读 · 2022年11月20日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月23日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
《多智能体任务规划》2022博士论文
专知会员服务
252+阅读 · 2022年11月20日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月23日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员