Adaptive Tube-Based Model Predictive Control with a Control Barrier Function-Based Safety Layer
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring safety in safety-critical and autonomous systems requires control frameworks that balance performance with strict constraint satisfaction. Model Predictive Control (MPC) naturally handles constrained optimization but standard robust MPC is often overly conservative under fixed uncertainty bounds. Learning-Based MPC (LB-MPC) leverages learned dynamics models to reduce model mismatch and enhance performance, yet its safety guarantees are still limited. Concurrently, Control Barrier Functions (CBFs) have become a prominent method for enforcing forward invariance of safe sets, though their combination with MPC can create tensions between nominal performance and safety constraints. This paper introduces a two-layer safe learning-based control framework that: (i) adapts robustness online via a Certainty-Adaptive Tube LB-MPC, and (ii) guarantees safety through a CBF-Aware Safety Layer that integrates cost shaping with quadratic program (QP) filtering. Under mild assumptions, recursive feasibility and forward invariance are established, and the method is validated on benchmark problems, including a one-dimensional integrator and an inverted pendulum.. The results demonstrate enhanced safety and reduced conservatism relative to fixed-tube LB-MPC and standalone CBFbased safety filters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».