English(EN) VertexCBF: Improving Neural Control Barrier Functions via Vertex-Restricted Control Search

VertexCBF框架通过新的神经控制屏障函数增强机器人安全性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 04:00

研究人员推出了一种名为VertexCBF的新型框架，旨在增强自主机器人神经控制屏障函数（CBF）的安全性与有效性。该新方法使用结合了物理信息和监督学习技术的神经网络来近似Hamilton-Jacobi价值函数。通过利用控制仿射动力学和凸多面体控制集，VertexCBF通过GPU并行树搜索高效地生成监督点，确保学习到的CBF保持在指定约束内。在15个系统上的评估以及与移动机器人的硬件实验表明，与现有基线相比，VertexCBF即使在复杂场景下也能恢复更大的安全集。 AI

影响这项研究可能为自主机器人系统带来更强大、可扩展的安全保证，从而加速其在复杂环境中的部署。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Bojan Deraji\'c, Sebastian Bernhard, Wolfgang H\"onig · 2026-09-14 04:00

VertexCBF：通过顶点受限控制搜索改进神经控制屏障函数

arXiv:2609.12831v1 Announce Type: cross Abstract: As the number of autonomous robots continues to grow, safety becomes increasingly important. Control barrier functions (CBFs) provide a theoretically grounded framework for ensuring safety, but existing design methods often face l…

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