arXiv cs.AI· Wei Xiao, Christos Cassandras, Anni Li·· 13 小时前AI 评分20
面向安全关键系统的鲁棒 Taylor-Lagrange 控制：保证可行性
Robust Taylor-Lagrange Control for Safety-Critical Systems with Guaranteed Feasibility
AI 导读
研究者提出鲁棒 Taylor-Lagrange 控制（rTLC）方法，解决 TLC 在时间离散化下的可行性保持问题。该方法用带 Lagrange 余项的 Taylor 展开将安全函数展开到高于相对阶的阶数，使控制量在当前时刻显式出现，从而在整个离散时间区间内保持安全约束满足。rTLC 仅需一个超参数（离散时间区间大小），并在自适应巡航控制问题上与现有安全关键控制方法进行了对比验证。
正文 · AI 翻译
摘要：控制屏障函数（CBF）方法已被广泛应用于求解安全关键控制问题。然而，CBF 的存在只是系统安全的充分条件。最近提出的 Taylor-Lagrange 控制（TLC）方法通过提供充要条件来弥补这一局限，但它仍然容易受到可行性保持问题的影响（例如，当时间离散化时，由于采样间效应）。在本文中，我们提出了一种鲁棒 TLC（rTLC）方法来解决可行性保持问题，并展示如何使用它来求解最优控制问题。具体而言，rTLC 方法利用带 Lagrange 余项的 Taylor 展开将安全函数扩展到高于其相对阶的阶数，这使得控制能够在当前时刻显式出现，而不是像原始 TLC 方法那样在未来的时刻出现。这意味着安全约束在随后的整个离散化时间区间内都保持满足。此外，rTLC 方法仅需一个超参数（实现时的离散化时间区间大小）即可自然地解决可行性保持问题，而与其对应的其他方法相比，后者需要多得多的参数。最后，我们通过一个自适应巡航控制问题说明了所提出的 rTLC 方法的有效性，并将其与现有的安全关键控制方法进行了比较。
| 评论： | 此版本解决了 rTLC 中采样间效应的一个技术问题 |
| 主题： | 系统与控制（eess.SY）；人工智能（cs.AI）；机器人学（cs.RO） |
| 引用为： | arXiv:2602.20076 [eess.SY] |
| （或 arXiv:2602.20076v2 [eess.SY] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.20076 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite |
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来自：Wei Xiao [查看电子邮件]
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2026年2月23日星期一 17:40:05 UTC（163 KB）
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2026年10月29日星期四 16:16:00 UTC（164 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org