Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2508.20822

帮助 | 高级搜索

数学 > 动力系统

arXiv:2508.20822 (math)
[提交于 2025年8月28日 ]

标题: 带控制屏障函数的激活反步法用于自动驾驶车辆的安全导航

标题: Activated Backstepping with Control Barrier Functions for the Safe Navigation of Automated Vehicles

Authors:Laszlo Gacsi, Max H. Cohen, Tamas G. Molnar
摘要: 本文介绍了一种通过控制屏障函数(CBFs)的综合来实现安全关键控制的新方法,适用于具有高相对阶安全约束的系统。 通过扩展CBF反步法的流程,我们提出了激活反步法——一种构造有效CBFs的方法。 我们方法的创新之处在于将激活函数引入CBF,这在状态空间中提供了比标准CBF反步法更不保守的安全集合。 我们在倒立摆示例中展示了所提出的方法,其中我们解释了状态空间中的基本几何意义,并与现有的CBF综合技术进行了比较。 最后,我们实现了该方法,在仿真中使用运动学自行车模型,实现了自动驾驶车辆的无碰撞导航。
摘要: This paper introduces a novel safety-critical control method through the synthesis of control barrier functions (CBFs) for systems with high-relative-degree safety constraints. By extending the procedure of CBF backstepping, we propose activated backstepping - a constructive method to synthesize valid CBFs. The novelty of our method is the incorporation of an activation function into the CBF, which offers less conservative safe sets in the state space than standard CBF backstepping. We demonstrate the proposed method on an inverted pendulum example, where we explain the underlying geometric meaning in the state space and provide comparisons with existing CBF synthesis techniques. Finally, we implement our method to achieve collision-free navigation for automated vehicles using a kinematic bicycle model in simulation.
评论: 被IEEE控制系统快报接收。6页,3图
主题: 动力系统 (math.DS) ; 优化与控制 (math.OC)
引用方式: arXiv:2508.20822 [math.DS]
  (或者 arXiv:2508.20822v1 [math.DS] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.20822
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/LCSYS.2025.3577096
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Laszlo Gacsi [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 8 月 28 日 14:19:44 UTC (699 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
math.DS
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
math
math.OC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号