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Originaltitel:
Scalable Robust Controller Synthesis for Computing Safe Sets
Übersetzter Titel:
Skalierbare robuste Reglersynthese zur Berechnung sicherer Mengen
Autor:
Gruber, Felix Kevin
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 6 - Professur für Cyber Physical Systems (Prof. Althoff)
Betreuer:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.)
Gutachter:
Althoff, Matthias (Prof. Dr.); Hirche, Sandra (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
Stichworte:
Controller synthesis, safe sets, safety-critical systems, convex optimization, reachability analysis, formal verification, model predictive control, optimal control, supervisory control, safety filter, autonomous vehicles
Übersetzte Stichworte:
Reglersynthese, sichere Mengen, sicherheitskritische Systeme, konvexe Optimierung, Erreichbarkeitsanalyse, formale Verifikation, modellprädiktive Regelung, optimale Regelung, übergeordnete Regelung, Sicherheitsfilter, autonome Fahrzeuge
TU-Systematik:
DAT 260; DAT 815
Kurzfassung:
To leverage autonomous systems in safety-critical applications, safety guarantees must be provided. In this thesis, we address this issue by computing safe sets along with corresponding safety-preserving controllers. To efficiently compute such sets, we combine scalable reachability analysis and convex optimization. We also integrate safe sets into robust model predictive control and supervisory control. In addition, we use safe sets to quickly verify the safety of autonomous vehicles online.
Übersetzte Kurzfassung:
Um autonome Systeme in sicherheitskritischen Anwendungen einsetzen zu können, müssen Sicherheitsgarantien gegeben werden. Die vorliegende Dissertation befasst sich mit dieser Problemstellung, indem sichere Mengen zusammen mit zugehörigen, sicherheitserhaltenden Reglern berechnet werden. Zur effizienten Berechnung solcher Mengen wird skalierbare Erreichbarkeitsanalyse mit konvexer Optimierung kombiniert. Außerdem werden sichere Mengen in robuste, modellprädiktive Regelung und übergeordnete Regelu...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1716090
Eingereicht am:
27.11.2023
Mündliche Prüfung:
23.10.2024
Dateigröße:
4669579 bytes
Seiten:
182
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241023-1716090-1-6
Letzte Änderung:
14.11.2024
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