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ハイブリッド制御/安全性検証arXiv:2609.17430

ハイブリッド系のためのハミルトン・ヤコビ到達可能性:安全性保証付き統一目標駆動制御

Hamilton-Jacobi Reachability for Hybrid Systems: Unified Goal-Driven Control with Safety Guarantees

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連続・離散が混在するハイブリッド系にHJ到達可能性解析を拡張し、安全集合の計算と、安全性を保ちつつ目標到達も保証する制御則の設計手法を提案した。

詳しい要約

1. どんなもの?

Hybrid dynamical systems(連続力学と離散モード遷移が結合した系)に対する安全性保証と目標達成を統合する制御フレームワーク。古典的な Hamilton-Jacobi (HJ) reachability を hybrid systems に拡張し、離散・連続状態の両方で定義される一般化 value function で安全集合を特徴づける。さらに性能目的を統合する2つの機構(hybrid least-restrictive safety filter と hybrid backward reach-avoid tubes)を提案し、四脚ロボットで検証する。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

従来の HJ reachability は連続時間非線形系の形式的検証法であり、hybrid systems への拡張は限定的だった。本研究は離散・連続状態を統合した value function を定義し、制御制約とモデル不確かさを考慮する点が新しい。また hybrid backward reach-avoid tubes は hybrid HJ reachability では未解決だった安全と目標到達の同時強制を可能にする。

3. 技術・手法の肝は?

離散・連続状態上の一般化 value function を定義し、制御制約とモデル不確かさを考慮して安全集合を特徴づける。その value function を計算する数値アルゴリズムを提供。性能目的統合のため、hybrid least-restrictive safety filter(必要な時のみ離散・連続制御に介入)と hybrid backward reach-avoid tubes(安全と目標到達を同時に保証する連続・離散制御則を合成)を提案。

4. どうやって有効だと検証した?

シミュレーション研究と四脚ロボットでの実世界実験を通じて、hybrid mode planning と安全クリティカルな応用における有効性を実証。

5. 議論はある?

要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

Hamilton-Jacobi reachability(古典的連続系)、hybrid dynamical systems、least-restrictive safety filter、backward reach-avoid tubes に関する研究。要旨で参照/比較されている具体的な論文は不明。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Javier Borquez, Shuang Peng, Somil Bansal

分類: cs.RO, eess.SY

原文アブストラクト

Hybrid dynamical systems provide a powerful modeling framework for robotic systems, particularly in contact-rich environments. However, ensuring safety and performance in such systems remains challenging due to the intricate coupling between continuous dynamics and discrete mode transitions. In this work, we extend classical Hamilton-Jacobi (HJ) reachability analysis, a formal verification method for continuous-time nonlinear systems, to hybrid dynamical systems. Our framework characterizes safe sets for hybrid systems through a generalized value function defined over both discrete and continuous states while accounting for control constraints and model uncertainty. We additionally provide a numerical algorithm to compute this value function. Building on these safe sets, we propose two different mechanisms to integrate performance objectives. First, we introduce a hybrid least-restrictive safety filter that intervenes on both the discrete and continuous components of a nominal controller only when necessary to avoid unsafe states, thereby preserving nominal behavior whenever possible. Second, we formulate and compute hybrid backward reach-avoid tubes, enabling the simultaneous enforcement of safety and goal-reaching behavior, an extension not previously addressed within hybrid HJ reachability. This enables the synthesis of continuous and discrete control policies that guarantee both safety and task completion. We validate our framework through simulation studies and real-world experiments on a quadrupedal robot, demonstrating its effectiveness in hybrid mode planning and safety-critical applications.