Safe Control of Multiagent Systems via Low-Complexity Control Barrier Functions
Notice bibliographique
Résumé
In its standard formulation, the Control Barrier Function (CBF) method scales poorly as the order of the system dynamics increases. On the one hand, the need of recursively extending the control with higher-order terms along the backstepping procedure inevitably results in dynamically increasing complexity. On the other hand, the lack of an explicit form of the CBF leads to implicit formulations of the safety conditions, to be solved numerically via quadratic programming. These high complexity and poor scalability issues further amplify in multi-agent systems. This work proposes a low-complexity framework for safe control of higher-order multi-agent systems within the philosophy of funnel control. Different from the state of the art, safety is expressed in terms of a CBF that is explicitly constructed from funnel functions, thus providing a solution to the well-known problem of lack of systematic methods for constructing a CBF. Low complexity comes from the fact that the control does not involve complex dynamical extensions during the backstepping procedure. Notably, the proposed CBF is shown to automatically satisfy by design the safety conditions, without resorting to any quadratic programming. Lyapunov analysis shows that the design allows to consider individual terms for stability and safety, so as to accomplish these tasks in a seamless integrated fashion. Simulation studies and comparisons with the state of the art further demonstrate the method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».