Chaos and order in event-triggered control
事件触发控制（ETC）声称提供了极大的减少采样频率相比，周期性采样，但很少有正式了解其产生的流量。这项工作表明，ETC可以表现出非常复杂的，甚至混乱的交通，特别是当触发条件是积极的减少通信。首先，我们通过观察通过原点的不变直线和平面，以及它们的吸引性来描述极限交通模式。然后，我们提出了基于抽象的方法来计算极限指标，如极限平均和极限劣样本间时间（IST）的周期ETC（PETC），考虑到这些指标的鲁棒性，以及测量混沌的出现。方法和工具使我们能够找到ETC的例子，证明优于定期采样的平均IST。特别是PETC，我们证明，这需要非周期性或混乱的交通。
2022-02-09 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Regulation of Mixed-Autonomy Traffic Under Varying Traffic Conditions
针对由人类驾驶车辆与自动驾驶车辆组成的混合自主交通系统，本文基于扩展ARZ模型提出带观测器的事件触发匝道控制框架，可在低控制更新成本下稳定交通流、缓解拥堵。
2025-11-17 cs.SY eess.SY
Performance-Barrier Event-Triggered PDE Control of Traffic Flow
本文提出基于性能障碍的事件触发PDE反步设计，通过可变限速稳定交通流振荡，相比常规ETC减少了控制更新，并在仿真中显著提升了驾驶员舒适度与安全性。
2025-03-06 cs.SY eess.SY
Scalable Traffic Models for Scheduling of Linear Periodic Event-Triggered Controllers
研究了多个事件触发控制（ETC）环路共享网络时的传输建模和调度问题。我们提出了一种方法来建立一个符号交通模型的周期性ETC（PETC），通过建设提供了一个精确的模拟这种交通。该模型是在这样一种方式，以避免组合爆炸，这是典型的符号模型在许多应用程序。它增加了早期触发动作，调度程序可以使用这些动作来缓解通信冲突。完整的网络化控制系统，然后建模为一个网络的定时游戏自动机，现有的工具可以生成一个策略，避免通信冲突，同时保持早期触发到最低限度。通过构造，我们提出的符号模型是PETC的商模型。它的构建速度相对较快，并且几乎不会生成虚假转换。最后，我们展示了一个数值例子的建模和调度。
2021-03-12 cs.SY eess.SY
Traffic Characterization of Event-Triggered Control Systems: A Geometric-Algebraic Perspective
School of Automation, Central South University（中南大学自动化学院）
本文从几何-代数角度刻画事件触发控制系统的触发行为，通过将事件间时间转移关系的可行性建模为非凸二次约束满足问题并转化为线性锥问题，提出确定可行转移关系的充要条件及计算算法，数值仿真展示了参数σ对可行性的影响。
2026-05-30 cs.SY eess.SY
Safety-Critical Event Triggered Control via Input-to-State Safe Barrier Functions
在实现控制目标的同时有效利用可用资源是事件触发控制范例中的主要动机。在许多现代控制应用中，一个这样的目标是加强系统的安全性。本文的目标是通过结合事件触发和安全关键控制设计来实现这一愿景。我们讨论了如何直接转录，在安全的情况下，事件触发的方法稳定可能会导致在设计中，由于缺乏一个最小的interevent时间是无法实现的实际硬件。我们提供了一个反例显示这种现象，并建立在所获得的洞察力，提出了一个事件触发控制方法，通过输入状态安全障碍函数，实现安全，同时确保interevent时间是一致的下界。我们在模拟中说明了我们的结果。
2020-03-16 cs.SY eess.SY math.OC
Makespan minimization of Time-Triggered traffic on a TTEthernet network
越来越多的现代应用和系统的可靠性在很大程度上取决于互连技术。例如，在汽车或航空电子工业中，通常需要交换多媒体数据以及安全相关信息的复杂系统对通信的高带宽和确定性行为提出了要求。TTEthernet是一种面向这些需求而开发的协议，它提供了高达1，Gbit/s的以太网带宽，并通过遵循预定时间表的时间触发消息传输来增强其确定性。因此，综合一个好的调度，满足所有的实时性要求是至关重要的整个系统的性能。在本文中，我们研究的概念，创建的时间触发的交通，同时最大限度地减少其完工时间的通信计划。其目的是最大限度地提高每个集成周期中剩余流量类别的不间断间隙。所提供的调度算法，基于资源受限的项目调度问题的公式化和负载均衡启发式，即使对于工业规模的实例，也在5分钟内获得接近最优的（非紧下限的15%以内）解决方案。所提供的方法的通用性允许根据特定的工业需求容易地修改或扩展问题陈述。最后，根据事件触发交通的最坏情况延迟分析，通过具有孔隙度的调度概念证明了所研究的最大完工时间最小化概念的合理性。
2020-06-20 cs.NI cs.SY eess.SY
Self-triggered Control for Safety Critical Systems using Control Barrier Functions
Boston University（波士顿大学）
本文提出了一种结合自触发控制、控制李雅普诺夫函数（CLF）和控制屏障函数（CBF）的实时控制策略，通过求解二次规划问题实现控制器计算，引入零阶保持器（ZOH）以克服传统周期性控制器的不足，确保安全性和避免Zeno行为。
2019-03-08 cs.SY eess.SY
Safe Event-triggered Gaussian Process Learning for Barrier-Constrained Control
针对基于控制障碍函数的控制方法依赖精确系统动力学的局限，提出未知控制仿射系统下高斯过程模型的安全事件触发学习方法，通过触发时刻有限激励保障信息增益与安全条件可行性，概率保证安全且排除Zeno行为，经仿真验证有效。
2025-10-01 cs.SY eess.SY
Adaptive Safety with Control Barrier Functions and Triggered Batch Least-Squares Identifier
针对控制目标与安全约束冲突的不确定系统，提出融合CLF/CBF二次规划、松弛项与触发式BaLSI的自适应安全控制方案，保证安全集前向不变、避免无界估计并排除Zeno行为。
2024-10-24 cs.SY eess.SY
Computing the average inter-sample time of event-triggered control using quantitative automata
事件触发控制（ETC）由于其减少联网设备中的资源利用的能力而成为信息物理系统中的主要近期发展。然而，虽然大多数ETC文献报告的模拟表明控制所需的采样大量减少，但迄今为止还没有方法能够量化这些结果。在这项工作中，我们提出了一种方法，通过有限状态的抽象来做正式量化的交通所产生的ETC的线性系统，特别是旨在计算其最小的平均采样间时间（SAIST）。该方法涉及通过$l$ -完全抽象来抽象业务模型，在与之相关联的图中找到最小平均长度的循环，并验证该循环是否是无限循环的业务模式。该方法被证明是足够小的模型不确定性的鲁棒性，这使得它的应用程序来计算的非线性系统的ETC的SAIST。
2022-02-09 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Safe Bayesian Optimization on Quadcopters
针对时变场景下标准安全贝叶斯优化易失效的问题，提出仅靠观测代价在线适应的事件触发SafeOpt算法，经四旋翼仿真与硬件实验验证，其在保安全的同时性能优于现有方法。
2023-12-13 cs.SY eess.SY
Event-triggered Add-on Safety for Connected and Automated Vehicles Using Road-side Network Infrastructure
提出了一种事件触发的附加安全机制，用于调整控制参数，使网络化车辆系统在保持机动性的同时及时制动。乘用车操纵性显著地受到组合滑移摩擦效应的影响，其中较大的纵向轮胎滑移导致横向轮胎力的显著下降。当道路上发生意外的危险情况时，这一点尤为重要，需要立即采取行动，如刹车，以避免碰撞。急刹车会导致高滑移和机动性损失，因此，及时刹车对于减少高滑移情况至关重要。除了车辆自身的主动安全系统外，在接到路边基础设施的危险通知后，将激活拟议的事件触发附加安全系统。其目的是将附加安全功能，以调整自动控制参数，以实现平稳和及时的制动，从而避免碰撞，同时保持车辆的机动性。我们研究了两种不同的无线技术，用于基础设施和车辆之间的通信，即长期演进（LTE）和第五代（5G）方案。该框架通过高保真软件模拟进行验证，并评估了包括附加功能以增加每种通信技术的安全裕度的优点。
2019-11-21 cs.SY eess.SY
Computing the sampling performance of event-triggered control
在网络控制系统中，事件触发控制（ETC）由于其据称的资源使用减少能力而成为一个主要的主题。然而，这主要是支持数值模拟，很少是正式知道的交通所产生的ETC。这项工作设计了一种方法来估计，并在某些情况下，准确地确定，最小平均采样间时间（MAIST）产生的周期性事件触发控制（PETC）的线性系统。该方法包括使用互模拟精化算法对流量模型进行抽象，并在与之相关的图中找到平均长度最小的循环，这总是给出实际MAIST的下界。此外，如果这个周期与闭环PETC系统的周期解相关，则性能度量是精确的。
2021-03-01 cs.SY eess.SY
A Formal Traffic Characterization of LTI Event-triggered Control Systems
Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology（代尔夫特系统与控制中心，代尔夫特理工大学）
本文提出一种形式化方法，用于推导抽象系统，以捕捉LTI系统中事件触发策略的采样行为，并将其等价于时序自动机。
2015-06-15 cs.SY eess.SY
Abstracting the Traffic of Nonlinear Event-Triggered Control Systems
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出了一种用于抽象非线性事件触发控制系统的框架，通过可达性分析和等时 manifold 方法，实现了对不确定系统的采样行为建模与调度。
2021-06-15 cs.SY eess.SY math.OC
Intermittent Safety Filters for Event-Triggered Safety Maneuvers with Application to Satellite Orbit Transfers
本文提出一种基于切换状态触发条件的事件触发控制框架，通过间歇性激活安全滤波器缩短安全约束生效时间，并在卫星轨道转移仿真中验证了其有效性。
2023-04-18 cs.SY eess.SY math.OC
Leveraging Cooperative Connected Automated Vehicles for Mixed Traffic Safety
针对混合交通中CAV巡航控制的稳定性与安全权衡，提出协同反馈控制器与基于CBF的安全关键控制，证明CAV协同及与HV网联可兼顾稳定与安全。
2024-06-17 cs.SY eess.SY
Safety-Critical Traffic Control by Connected Automated Vehicles
针对混合自主交通中CAV纵向控制的安全问题，本文提出结合控制屏障函数与二次规划的安全关键交通控制策略，采用状态观测器应对信息缺失，仿真验证其可实现串稳定且可证明安全的交通控制。
2023-01-12 cs.SY eess.SY
Adaptive Event-triggered Formation Control of Autonomous Vehicles
针对自主车辆纵横向运动不确定性，提出基于采样观测器与自适应反步控制的三种事件触发编队机制，保证误差有界且无 Zeno 行为，并在三类交通场景仿真中验证其安全与机动性收益。
2025-06-07 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Adaptive Taylor-Lagrange Control for Safety-Critical Systems
Boston University（波士顿大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）；University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
本文研究了非线性系统在采样数据控制器实现下的安全关键控制，提出自适应泰勒-拉格朗日控制框架，通过事件触发机制动态调整时间尺度，提升可行性与安全性。
2026-10-06 cs.SY eess.SY
Enhancing Traffic Safety Analysis with Digital Twin Technology: Integrating Vehicle Dynamics and Environmental Factors into Microscopic Traffic Simulation
针对传统交通安全分析和微观交通仿真的不足，本文将数字孪生技术整合车辆动力学与环境因素模拟器，通过替代安全指标评估不同场景，识别潜在安全问题，为交通控制和基础设施改进提供支持。
2025-02-13 cs.SY eess.SY math.OC
Uncertainties and output feedback in rollout event-triggered control
事实上，事件触发控制（ETC）往往表现出一个改进的性能-通信权衡比时间触发控制，使它特别有用的网络控制系统（NCS）。然而，已经证明很难先验地表征ETC产生的交通。推出ETC通过使用触发和控制律来解决这个问题，该触发和控制律由最优控制问题（OCP）的解决方案隐式定义，而不是像经典ETC中那样显式定义。这允许直接将预定义的传输流量约束以及状态和输入约束结合起来。在这篇文章中，我们研究了实际相关的情况下，输出，而不是状态测量是可用的，测量以及LTI工厂受到不确定性。为了解决这些挑战，我们适应的方法，从强大的基于管的模型预测控制，并提出了三种不同的策略来实现误差反馈的NCS设置，其适用性取决于执行器的能力。我们建立递归可行性，鲁棒约束满足和收敛。最后，我们用一个数值例子来说明我们的结果。
2022-01-28 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Safe Stabilizing Boundary Control for the Stefan PDE System with Actuator Dynamics
本文提出了一种事件触发的边界控制，用于具有执行器动态的Stefan PDE系统的安全镇定。控制律的设计是通过应用零阶保持（ZOH）的连续时间的安全稳定控制器在我们以前的工作。事件触发机制，然后推导出，使施加的安全条件与高阶控制障碍函数（CBF）保持和闭环系统的稳定性得到保证。我们证明，在建议的事件触发机制，所谓的"芝诺”行为总是避免，通过显示存在的最小驻留时间之间的两个触发时间。采用PDE反步法和李雅普诺夫分析证明了闭环系统的稳定性。数值模拟表明了该方法的有效性。
2022-10-04 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Safety for Mixed-Autonomy Traffic with Delays and Disturbances
针对混合交通中CAV的执行器、传感器时延及扰动会破坏安全保证的问题，提出鲁棒安全关键交通控制RSTC，通过带误差界的状态预测器、鲁棒CBF约束及结合观测器的预测型CBF实现鲁棒安全，仿真验证其可在两类危险场景下避免追尾。
2023-10-06 cs.SY eess.SY
Merging control in mixed traffic with safety guarantees: a safe sequencing policy with optimal motion control
本文针对混合交通合流问题提出一种分层控制器，通过安全序列协调与基于CBF约束的MPC运动控制，在保证安全合流的同时优于最短距离优先策略。
2023-05-26 cs.SY eess.SY
Safety-Critical Lane-Change Control for CAV Platoons in Mixed Autonomy Traffic Using Control Barrier Functions
针对CAV车队在变道场景下的安全问题，提出一种基于CBFs和CLFs的双层安全关键控制方法，实现纵向与横向安全控制，并在四个场景仿真中验证了有效性。
2023-02-01 cs.SY eess.SY
Hierarchical Event-Triggered Systems: Safe Learning of Quasi-Optimal Deadline Policies
针对事件触发控制资源消耗优化问题，提出含下层ETC安全保障、上层强化学习截止时间策略的分层架构，在轨航天器控制实验验证其在保安全下更优的降驱动频率效果。
2024-09-15 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Safe Sequencing and Motion Control for Mixed Traffic Roundabouts
本文提出一种面向混合交通环岛的OSS控制框架，联合优化CAV排序与运动控制，集成SS策略与MPC-CLBF方法，在保证安全的同时最小化行程时间、能耗与不适，仿真验证了其有效性。
2025-03-25 cs.SY eess.SY
Safe and Non-Conservative Trajectory Planning for Autonomous Driving Handling Unanticipated Behaviors of Traffic Participants
针对自动驾驶轨迹规划中交通参与者未知运动带来的不确定性，提出一种基于SMPC的安全非保守控制方案，在场景允许时生成高效轨迹，若出现非预期行为则利用约束违反概率最小化技术降低碰撞概率或预期伤害。
2024-07-30 cs.SY eess.SY
Algorithmic Approaches to Enhance Safety in Autonomous Vehicles: Minimizing Lane Changes and Merging
本文提出基于状态机的MLCA算法以减少自动驾驶车辆不必要的变道，SUMO仿真显示其能显著降低变道与碰撞次数，提升交通效率与安全性，并具备大规模部署潜力。
2025-07-16 cs.SY eess.SY
A Provably Correct MPC Approach to Safety Control of Urban Traffic Networks
Boston University（波士顿大学）
本文提出一种可证明正确的MPC方法，通过在安全集内寻找鲁棒受控不变集来优化有限时间成本函数，确保城市交通网络的长期安全性能。
2016-02-02 cs.SY eess.SY
Stability and Safety through Event-Triggered Intermittent Control with Application to Spacecraft Orbit Stabilization
在致动能力是稀缺资源的系统中，例如，在航天器中，希望仅以间歇的方式应用给定的控制器-具有控制器打开的周期和控制器关闭的周期。受事件触发控制范例的启发，其中状态相关的触发器被利用在采样和保持上下文中，我们概括了这个概念，包括状态触发器的控制器是关闭的，从而创建一个间歇性控制的框架。我们的方法利用证书-无论是李雅普诺夫或障碍函数-设计间歇性的触发法律，保证稳定性或安全性，控制器打开的期间，这是有益的证书，并关闭，直到达到性能阈值。本文的主要结果是，间歇控制器方案保证（集）稳定性时，李雅普诺夫函数的使用，和安全性（前向集不变性）的设置障碍函数。因此，我们的触发器设计可以利用致动器的间歇性，同时实现稳定或安全的任务。我们进一步证明了间歇控制的应用和好处的背景下，航天器轨道稳定问题。
2022-04-06 cs.SY eess.SY math.OC
Secure Control of Connected and Automated Vehicles Using Trust-Aware Robust Event-Triggered Control Barrier Functions
针对互联自动驾驶车辆网络在V2X通信和传感器噪声下的安全威胁，提出信任感知鲁棒事件触发去中心化控制与协调框架，通过维护信任指标平衡保守性与安全性，实现攻击检测与缓解，并在SUMO和CARLA仿真中验证了其有效性。
2024-03-25 cs.SY eess.SY
Longitudinal Control of Vehicles in Traffic Microsimulation
目前最先进的交通微观仿真工具无法准确评估自动驾驶系统和车辆连接的安全性，效率和移动性优势，因为没有考虑车辆的物理和动力系统特性以及阻力。本文提出了现实的纵向控制功能的自动驾驶汽车和没有车对车通信和一个现实的车辆跟驰模型的人类驾驶的车辆，考虑驾驶员的特点和车辆动力学。传统的纵向控制功能应用恒定的时间间隔策略，并使用经验的恒定控制器系数，可能会牺牲安全性或降低吞吐量。建议的纵向控制功能计算最小安全时间间隔在每个模拟时间步和调整控制器系数在每个模拟时间步在加速和减速过程中，以最大限度地提高吞吐量，而不影响安全。
2020-03-17 cs.SY eess.SY
Safe Reinforcement Learning-Based Eco-Driving Control for Mixed Traffic Flows With Disturbances
针对混合交通流生态驾驶中RL安全保障不足、MPC难应对复杂任务与扰动的问题，提出融合基于管的增强型MPC与RL的安全框架，既提升能效又保障行驶安全。
2024-01-31 cs.SY eess.SY
Safe Merging in Mixed Traffic with Confidence
University of Delaware（特拉华大学）；Cornell University（康奈尔大学）
本研究提出一种无需特定模型结构或先验分布的混合交通人类驾驶行为学习方法，结合共形预测提供理论安全保障，设计了可实现网联自动驾驶车辆与人类驾驶车辆安全汇入的控制器，并通过真实数据与数值仿真验证了有效性。
2024-03-09 cs.RO cs.SY eess.SY
Can listening to more neighbours help CAVs be faster and safer?
本文研究在混合交通中基于多辆前车信息的CAV跟驰控制，发现利用多前车信息相比单前车可显著提升交通安全与效率，尤其在高渗透率下，且改进程度受MPR和通信可靠性影响。
2023-04-03 cs.SY eess.SY
Scaling up the Optimal Safe Control of Connected and Automated Vehicles to a Traffic Network: A Hierarchical Framework of Modular Control Zones
本文提出分层模块化控制区框架，下层用OCBF实现单车最优安全控制，上层用终端速度约束参数化的反馈流量控制器协调相邻控制区，仿真证明其优于无流量控制的直接扩展方法。
2023-08-06 cs.SY eess.SY
Correct-By-Construction Design of Adaptive Cruise Control with Control Barrier Functions Under Safety and Regulatory Constraints
自适应巡航控制（ACC）系统的安全关键性要求系统的设计程序，例如，基于形式化方法或控制障碍函数（CBF），在所有驾驶条件下提供安全性和性能的强有力保证。然而，现有的方法大多集中在平滑交通条件下的充分验证的解决方案，除了走走停停的场景。在交通信号灯等安全和监管约束条件下进行高性能ACC设计的系统方法仍然难以捉摸。基于CBF的正确施工方法的挑战源于需要捕获交通信号施加的约束，这导致候选时变CBF（TV-CBF）在有界时间间隔内具有有限跳跃不连续性。
2022-03-26 cs.SY eess.SY
BAP-SRL: Bayesian Adaptive Priority Safe Reinforcement Learning for Vehicle Motion Planning at Mixed Traffic Intersections
Tsinghua University（清华大学）；People’s Public Security University of China（中国人民公安大学）；Beijing University of Technology（北京工业大学）
BAP-SRL通过贝叶斯自适应优先安全强化学习方法，提升自动驾驶车辆在混合交通交叉口的安全性和决策效率。
2026-01-29 cs.SY eess.SY
Interaction-aware Traffic Prediction and Scenario-based Model Predictive Control for Autonomous Vehicles on Highways
本文提出一种结合交互感知交通预测与基于场景的模型预测控制的自动驾驶高速公路决策系统，通过考虑交互和“最坏情况”保证安全，并在HighD数据集上验证了其有效性。
2023-10-11 cs.SY eess.SY
A Cooperative Control Framework for CAV Lane Change in a Mixed Traffic Environment
在为联网和自动驾驶汽车（CAV）做准备时，一个令人担忧的方面是过渡时代，其特点是混合交通（CAV和人类驾驶车辆（HDV）共享道路）。与CAV将改善道路安全的期望一致，道路上的CAV可能会采取相当保守的控制策略，这可能会导致HDV不适当地利用CAV的保守性，以危及安全的方式驾驶。这种情况的一个背景是CAV变道。如果没有交通流中其他车辆的配合，CAV在密集的高速交通条件下变道可能非常不安全。相邻车辆的配合是必不可少的。为了解决这个问题，本文开发了一个控制框架，连接HDV和CAV可以合作，以促进安全和有效的变道的CAV。在整个换道过程中，通过控制框架中的防撞机制，不仅确保了CAV的安全，而且还确保了所有相邻车辆的安全。根据CHDV-CAV协作的环境水平分析了总体交通流效率。分析结果包括CAV换道可行性、换道总持续时间。车道变换是多车道公路交通干扰的主要来源，影响了多车道公路的交通流效率。在提供一个控制框架的车道变化在混合交通中，本研究表明如何CHDV-CAV合作，可以帮助提高系统的效率。
2020-10-12 cs.SY eess.SY
Decentralized Event-Triggered Online Learning for Safe Consensus of Multi-Agent Systems with Gaussian Process Regression
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；Robert Koch Institute（罗伯特·科赫研究所）；Freie Universität Berlin（柏林自由大学）
本文提出一种基于高斯过程回归的分散事件触发在线学习控制律，用于多智能体系统在未知动力学下的安全共识，并通过Lyapunov理论保证性能，对比实验验证其优于传统及离线方法。
2024-02-05 cs.LG cs.SY eess.SY
Safe and Efficient Coexistence of Autonomous Vehicles with Human-Driven Traffic at Signalized Intersections
提出集成框架同时优化信号配时与CAV轨迹，结合最优控制策略、动态信号调整和事件触发重规划，在混合交通中最大化吞吐量并降低能耗。
2025-04-07 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Safety-Critical Control for Systems with Unknown Dynamics
Boston University（波士顿大学）
本文研究动态未知系统的安全临界控制问题。通过使用控制障碍函数（CBF）和控制李雅普诺夫函数（CLF），可以将仿射控制系统稳定到期望的状态（组），同时优化受状态和控制约束的二次成本，从而将仿射控制系统的稳定化问题归结为一系列二次规划问题。我们最近提出的高阶CBFs（HOCBFs）可以容纳任意相对程度的约束。这种方法的主要挑战之一是获得准确的系统动态，这对于需要在线模型识别的系统来说尤其困难，因为计算资源和系统数据有限。为了近似真实的未建模系统动态，我们定义了自适应仿射控制动态更新的基础上获得的实时传感器测量的误差状态。我们定义了一个HOCBF的安全性要求的未建模系统的自适应动态和错误的状态的基础上，并重新表示为上述QP的安全关键控制问题。然后，我们确定解决QP所需的事件，以保证安全。我们还推导出一个条件，保证满足的HOCBF约束事件之间。我们说明了自适应巡航控制问题的有效性，并将其与经典的时间驱动的方法。
2021-03-29 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed Leader-Follower Consensus for Uncertain Multiagent Systems with Time-Triggered Switching of the Communication Network
针对不确定异构多智能体系统在时间触发切换通信拓扑下的领导者-跟随一致性问题，提出结合排斥势函数、神经网络估计器与高阶控制屏障函数的分布式自适应控制策略，实现安全同步编队与鲁棒扰动抑制。
2025-09-09 cs.SY eess.SY
Early Versus Late Traffic Management For Autonomous Agents
针对交叉路口交通管理的安全与效率挑战，研究引入圆形控制区域定义干预时机，采用MILP方法优化系统性能，通过仿真分析早期与晚期控制对自主智能体通行的安全、效率及鲁棒性影响。
2024-12-09 cs.SY eess.SY
Adaptive Risk-Certified Event-Triggered Replanning for Dynamic Navigation
University of Houston（休斯顿大学）
针对动态环境中预测误差导致的安全风险，提出CERT-Replan框架，利用校准屏障风险作为重规划信号，通过时域级风险监视选择低风险替代方案，显著降低碰撞率并减少安全过滤器干预。
2026-10-08 cs.RO cs.SY eess.SY
SEIDM: A Safe and Efficient Intelligent Driver Model for Autonomous Driving Behavior
Department of Information and Communication Engineering, Tongji University（信息与通信工程系，同济大学）；Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University（电气与计算机工程系，杜克大学）
提出SEIDM模型，通过引入自适应安全因子动态调整安全减速项的影响，在保证安全的前提下提高交通流效率。
2026-04-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Sample-and-Hold Safety with Control Barrier Functions
针对数字平台安全控制器高采样率对应低安全违规的常见假设，本文基于输入到状态安全与控制障碍函数，提出调制采样输入的采样保持系统安全保障方案，分析两类触发实现并通过仿真验证有效性。
2023-10-03 cs.SY eess.SY math.OC
VisioPath: Vision-Language Enhanced Model Predictive Control for Safe Autonomous Navigation in Mixed Traffic
System Engineering Program, Cornell University（Cornell大学系统工程项目）；School of Civil and Environmental Engineering, Cornell University（Cornell大学土木与环境工程学院）；School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（Cornell大学电气与计算机工程学院）
VisioPath结合视觉-语言模型与模型预测控制，利用鸟瞰视频和零样本VLM获取周围车辆信息，构建椭圆避碰势场并集成到最优控制中，通过微分动态规划求解，在SUMO仿真中优于传统MPC，实现安全轨迹规划。
2025-07-08 cs.RO cs.SY eess.SY
Defending Event-Triggered Systems against Out-of-Envelope Environments
本文研究了时间触发系统对超出范围环境的免疫性，并探讨了如何通过引入重要性概念来构建事件触发系统以防御中断风暴。
2025-12-06 cs.OS cs.SY eess.SY
Safe and Efficient CAV Lane Changing using Decentralised Safety Shields
School of Computer Science and Statistics, Trinity College Dublin（计算机科学与统计学学院，都柏林三一学院）
针对CAV换道安全难题，提出去中心化混合安全护盾HSS并与MARL集成，在匝道合流场景中实现零碰撞且保持交通效率。
2025-04-30 cs.AI cs.MA cs.RO
