車両への適用を伴う、応答を考慮したリスク制約付き制御バリア関数

Abstract

本論文は、車両の動的安全境界制御のための Response-Aware Risk-Constrained Control Barrier Function に基づく統一的制御フレームワークを提案する。物理モデルパラメータの不一致という問題に対処するため、当該フレームワークは公称ダイナミクスの事前知識と車両ボディの応答を直接利用した不確実性伝播モデルを構築する。単純化した単一トラック・ダイナミクスを用いて制御勾配の基準となる方向性を与え、さらにボディ応答信号の統計解析によってモデルの逸脱をカバーすることで、このフレームワークは、路面接着係数を正確にオンライン推定することへの依存を排除する。Conditional Value at Risk（CVaR）理論を導入することで、従来の決定論的な安全制約を、バリア関数の微分に関するテールリスクの確率制約として再定式化する。さらに、逆ウィシャート事前分布に基づくベイズのオンライン学習メカニズムにより、環境雑音の共分散をリアルタイムで同定し、事前パラメータ不一致の下での性能損失を低減するよう安全マージンを適応的に調整する。最後に、Control Lyapunov Function（CLF）に基づいて統一的な Second-Order Cone Programming（SOCP）コントローラを構築する。理論解析により、Sequential Convex Programming の局所 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）点への収束が示され、さらにステップごとの確率的な安全性の上界が与えられる。高忠実度ダイナミクスのシミュレーションでは、極端な条件下でも、この手法が従来手法に見られる出力発散現象を解消するだけでなく、安全性と追従性能の両方においてパレート改善を達成することが示される。選択したリスク水準に対して、ステップごとの安全違反確率は理論的に概ね 2% により上界づけられており、高忠実度シミュレーションによって、検証された全てのシナリオで境界違反がゼロであることが確認される。