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Gli scienziati progettano un controllo sicuro abilitato all’apprendimento per sistemi in ambienti incerti

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Credito: CC0 Pubblico Dominio

Gli esseri umani vivono in un mondo in cui i sistemi critici per la sicurezza sono al lavoro tutt’intorno a loro. Gli scienziati vogliono garantire che siano in atto i vincoli di sicurezza adeguati in modo che questi sistemi possano funzionare in sicurezza e allo stesso tempo funzionare secondo necessità. A tal fine, i ricercatori della Michigan State University hanno sviluppato un metodo per progettare un controller sicuro abilitato all’apprendimento per sistemi che operano in ambienti incerti.

Questo studio, condotto da Bahare Kiumarsi e Zahra Marvi, della Michigan State University, si è concentrato sulla manovra sicura di un veicolo autonomo in un’area urbana. Hanno pubblicato i loro risultati nel numero di marzo di Giornale IEEE/CAA di Automatica Sinica.

Nel corso del tempo gli scienziati hanno progettato con successo metodi di controllo sicuri basati sulle funzioni di barriera di controllo (CBF) da utilizzare con un’ampia gamma di applicazioni, tra cui il controllo adattivo della velocità di crociera, il controllo sicuro dei robot e i sistemi multi-agente senza collisioni. Questi metodi generalmente combinano CBF e funzioni Lyapunov per certificare che un controller è sicuro e stabile. Ciò che i ricercatori della Michigan State University propongono è una nuova funzione di barriera di controllo dell’azzeramento abilitata all’apprendimento (ZCBF), che è in grado di funzionare in sicurezza durante l’apprendimento, anche con dinamiche sconosciute al lavoro nell’ambiente.

Poiché un numero sempre maggiore di sistemi critici per la sicurezza vengono implementati nel mondo reale, gli scienziati devono essere in grado di garantire che i loro stati si evolvano entro limiti di sicurezza. I fattori incerti nell’ambiente possono influenzare il funzionamento sicuro di un sistema. Mentre i ricercatori hanno studiato il veicolo autonomo nell’ambiente urbano, hanno dovuto tenere conto di questi fattori incerti. Ad esempio, ci sono i veicoli autonomi, i veicoli semi-autonomi, i veicoli a guida umana e i pedoni, tutti impegnati nella stessa area.

Quindi gli scienziati devono progettare un controller in grado di garantire che il sistema funzioni in sicurezza nonostante l’incertezza su come si comporteranno gli altri veicoli e gli esseri umani che navigano nello stesso spazio. Gli scienziati devono poter contare sulla sicurezza del sistema consentendo anche al sistema di funzionare al meglio. Il metodo dei ricercatori della Michigan State University risolve il problema di come progettare un controller sicuro abilitato all’apprendimento per sistemi che devono funzionare in ambienti incerti. Il loro nuovo metodo abilitato all’apprendimento è in grado di garantire la sicurezza del veicolo autonomo, anche mentre opera insieme al comportamento incerto di altri veicoli sulla strada.

I metodi di controllo sicuri esistenti richiedono che gli scienziati abbiano una conoscenza completa del set sicuro. Dove c’è incertezza nell’ambiente, diventa molto più difficile progettare controlli sicuri per il sistema. Questi sistemi critici per la sicurezza devono essere in grado di apprendere rapidamente le incertezze, ottenendo al contempo le massime prestazioni di sicurezza. Un approccio di apprendimento lento del modello può fornire le caratteristiche di sicurezza necessarie, ma non può raggiungere le prestazioni desiderate. Un approccio ingenuo di apprendimento del modello basato sulla minimizzazione dell’errore di modellazione non può raggiungere i requisiti di sicurezza desiderati, anche se l’errore di stima previsto diminuisce nel tempo. “Sono necessari nuovi algoritmi di apprendimento per evitare il più possibile travisamenti del set sicuro”, ha affermato Zahra Marvi, dottoranda. Il metodo sviluppato dai ricercatori è in grado di apprendere rapidamente le incertezze nell’ambiente e di raggiungere rapidamente prestazioni sicure.

“La soddisfazione dei vincoli di sicurezza è fondamentale e deve essere presa in considerazione durante la fase di progettazione del controllo perché la loro violazione può avere conseguenze catastrofiche”, ha affermato l’assistente professore Bahare Kiumarsi. Con questo metodo progettato dai ricercatori della Michigan State University, il controller in un sistema può intraprendere azioni meno conservative, con conseguente miglioramento delle prestazioni, migliorando così sia la sicurezza che le prestazioni di un sistema.


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