The effect of control barrier functions on energy transfers in controlled physical systems
本研究基于 port-Hamiltonian 形式，揭示了控制障碍函数对受控物理系统能量传递的定性与定量影响，为设计能诱导期望能量行为的 CBFs 提供了新工具。
2025-04-28 cs.SY eess.SY
Continuous Reachability Task Transition Using Control Barrier Functions
针对连续时间移动机器人系统，提出了一种实现连续可达任务间平滑过渡的方法。控制障碍函数提供安全集的前向不变性和有限时间可达性的形式保证，并且能够强制执行任务。在二次规划中使用的障碍函数的结果实现控制器的实时性能保证。使用控制障碍函数的用于多目标任务执行的现有方法利用离散切换的顺序二次规划来实现连续的任务。然而，离散切换会导致控制输入的不连续性，这可能会影响机器人的性能。因此，我们提出了一种方法，确保连续二次规划之间的过渡。特别地，引入了对障碍函数约束的时变分量，其允许目标之间的平滑过渡。机器人的实施结果也提供。
2020-05-25 cs.SY eess.SY
Disturbance Observers for Robust Safety-critical Control with Control Barrier Functions
这一工作为具有扰动的控制系统提供了形式化的安全保证。提出了一种基于扰动消除器的鲁棒安全临界控制器，该控制器估计扰动对安全性的影响，并利用该估计和控制障碍函数获得可证明安全的动态行为。观测器误差界-这包括瞬态和稳态部分-被量化，系统被赋予对这个错误通过建议的控制器的鲁棒性。以自适应巡航控制问题为例，通过仿真研究了实际干扰数据.
2023-01-04 cs.SY eess.SY
Compositional Construction of Control Barrier Certificates for Large-Scale Stochastic Switched Systems
在本文中，我们提出了一个组成框架的建设控制屏障证书的大规模随机切换系统接受多个控制屏障证书与一些停留时间的条件。所提出的计划是基于一个概念，所谓的增广伪屏障证书计算每个切换子系统，使用它可以合成状态反馈控制器的互联系统执行安全规范在有限的时间范围内。特别是，我们首先利用足够的最大型小增益条件，构造增强控制屏障证书的互联系统的基础上，相应的增强伪屏障证书的子系统。然后，我们量化退出概率的上限-互联系统到达某些不安全区域的概率-在有限的时间范围内使用构造的增强屏障证书。我们采用了一种技术的基础上的反例引导归纳合成（CEGIS）的方法来搜索控制屏障证书的每一种模式，同时合成安全控制器提供开关信号。我们证明了我们提出的结果，首先将它们应用到一个包含1000个房间的室温网络。最后，我们将我们的技术应用到一个网络的500个交换子系统（共1000个维度）接受多个障碍证书的停留时间的条件，并提供上界的概率，互联系统在有限的时间范围内达到一些不安全的区域。
2020-05-04 cs.SY eess.SY
Fast Verification of Control Barrier Functions via Linear Programming
控制障碍函数是保证系统安全的一种常用方法，这些函数可用于在系统的动态下强制一个集合的不变性。一个控制障碍函数必须具有某些性质，并且必须制定一个候选控制障碍函数并验证它确实满足所需的性质。针对后一问题，本文提出了一种利用线性规划验证任意有限个候选控制障碍函数的方法。我们首先应用技术从真正的代数几何制定验证问题的陈述，是可解决的数值。通常，半定编程用于验证候选控制障碍函数，但这并不总是很好地缩放。因此，我们接下来应用一种内近似平方和多项式的集合的方法，该方法通过将这些验证问题转换为线性规划来显着降低这些验证问题的计算复杂性。我们给出了显式的线性规划，和卫星检测问题的仿真结果表明，验证所需的计算时间可以减少95%以上。
2022-12-01 cs.SY eess.SY
Passivity-Preserving Safety-Critical Control using Control Barrier Functions
本文融合基于被动性控制（PBC）和控制障碍函数（CBF）技术，构造性地推导出在基于CBF的安全关键控制下保持闭环系统被动性的条件，提供能量解释并设计出比阻尼注入标准方法保守性更低的新型被动设计，最后在端口哈密顿系统和cart-pole系统上进行了验证。
2023-12-14 cs.SY eess.SY
Predictive control barrier functions: Enhanced safety mechanisms for learning-based control
虽然基于学习的控制技术通常优于经典控制器设计，但安全要求限制了许多应用中对此类方法的接受。最近的发展通过所谓的预测安全过滤器来解决这个问题，该过滤器评估拟议的基于学习的控制输入是否会导致违反约束，并在必要时对其进行修改，以确保未来所有时间步长的安全性。这种预测性安全滤波器的理论保证依赖于模型假设，微小的偏差可能导致滤波器故障，使系统处于危险之中。本文介绍了一种辅助软约束预测控制问题，总是可行的，在每个时间步长和渐近稳定的可行集的原始安全过滤器，从而提供了一个恢复机制，在安全关键的情况下。这是通过结合终端控制障碍函数的简单约束收紧来实现的。通过扩展离散时间控制障碍函数理论，我们建立了所提出的辅助问题提供了一个“预测”的控制障碍函数。所得到的算法证明使用数值例子。
2022-05-13 cs.SY eess.SY
Control Barrier Functions for Cyber-Physical Systems and Applications to NMPC
网络物理系统的易处理安全保证算法在关键应用中非常重要。基于控制障碍函数的方法假设连续的强制执行，这在在线方式中是不可能的。本文提出了两个易于处理的算法，以确保离散时间控制的信息物理系统的前向不变性。这两种方法都是基于控制障碍函数，以提供严格的数学安全保证。第一种算法利用Lipschitz连续性，并制定了一个强大的程序，随后放松到一组仿射条件的安全条件。第二种算法是受管NMPC的启发，并使用仿射控制障碍函数制定与辅助控制器，以保证系统的安全性。我们结合了近似NMPC控制器与第二种算法，以保证严格的安全性，尽管近似的约束，并显示其有效性的小型赛格威实验。
2021-04-29 cs.SY eess.SY
Compositional Synthesis of Control Barrier Certificates for Networks of Stochastic Systems against $ω$-Regular Specifications
本文研究了一种构造关联离散随机系统控制屏障证书的组合方案。主要目标是综合开关控制策略对$ω$ -定期的属性，可以通过接受语言的确定性Streett自动机（DSA），以及提供概率保证满足这些规格。建议的框架利用互连拓扑结构和所谓的子系统的\emph{control sub-barrier certificates}的概念，这是用来构成构造控制屏障证书的互连系统施加一些耗散型组合性条件。我们提出了一个系统的方法来分解高层次的$ω$ -定期规格到更简单的任务，利用自动机对应的规格。此外，我们制定了一个交替方向的乘法器（ADMM）优化问题，以获得合适的控制子屏障证书的子系统，同时满足组合条件。对于多项式动态系统，我们提供了一个平方和（SOS）优化问题的计算控制子屏障证书和局部控制策略的子系统。最后，我们证明了我们提出的方法的有效性，将它们应用到一个物理案例研究。
2022-07-05 cs.SY eess.SY
Safety-Critical Control for Discrete-time Stochastic Systems with Flexible Safe Bounds using Affine and Quadratic Control Barrier Functions
针对离散时间随机系统的安全控制问题，提出基于控制障碍函数（CBFs）的安全控制器综合方法，通过灵活设计CBF得到更紧的安全概率边界，经数值算例验证了方法有效性。
2025-01-16 cs.SY eess.SY
Safety during Transient Response in Direct Current Microgrids using Control Barrier Functions
我们考虑的问题，保证瞬态电压和电流保持在规定的范围内的直流（DC）微电网，当控制器没有获得准确的系统动态，由于负载是未知的和/或时变的。为了实现这一点，我们提出了一种基于优化的控制器设计使用控制障碍函数。我们表明，所提出的控制器具有分散的结构，是鲁棒的系统参数，如负载的精确值的不确定性。
2021-02-04 cs.SY eess.SY
Compositional Construction of Control Barrier Functions for Continuous-Time Stochastic Hybrid Systems
在这项工作中，我们提出了一个组成框架的连续时间随机混杂系统执行有限状态自动机表示的复杂逻辑规范的网络的控制障碍函数的建设。所提出的计划是基于一个概念，所谓的伪障碍函数计算的子系统，通过采用其中一个可以合成混合控制器的互联系统执行复杂的规格在有限的时间范围内。特别是，我们首先利用足够的小增益类型的条件，组合构造控制障碍函数的基础上，相应的伪障碍函数计算的子系统的互联系统。然后，使用构造的控制障碍函数，我们提供概率保证给定的复杂规格的满意度在一个有界的时间范围。在这方面，我们分解给定的复杂规范，以更简单的可达性任务的基础上，自动机表示补充原有限状态自动机。然后，我们提供了系统的方法来解决这些简单的可达性任务，通过计算相应的伪障碍函数。基于（i）平方和（SOS）优化程序和（ii）反例引导归纳综合（CEGIS）提供两种不同的系统技术以在综合局部控制器时搜索子系统的伪障碍函数。我们证明了我们提出的结果的有效性，将其应用到一个完全互连的Kuramoto网络的100个非线性振荡器与马尔可夫开关信号。
2022-06-05 cs.SY eess.SY
Razumikhin-type Control Lyapunov and Barrier Functions for Time-Delay Systems
本文研究非线性时滞系统的镇定与安全问题，其中时滞存在于系统状态中并影响控制器的设计。根据Razumikhin方法，我们提出了一种新的控制Lyapunov-Razumikhin函数，以方便控制器的设计，并实现稳定的目标。为保证安全性目标，首次提出了时滞系统的Razumikhin型控制障碍函数。此外，建议的Razumikhin型控制李雅普诺夫和障碍函数合并，使稳定和安全控制设计可以结合起来，同时解决稳定性和安全性，这进一步扩展了控制设计从无时滞的情况下到时滞的情况。最后，通过一个数值例子说明了所提出的方法。
2021-09-25 cs.SY eess.SY
Exact-Time Safety Recovery using Time-Varying Control Barrier Functions with Optimal Barrier Tracking
Boston University（波士顿大学）；WPI（伍斯特理工学院）；CSAIL, MIT（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）；ECE department at UNC-Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校电气与计算机工程系）
本文提出一种基于时变控制障碍函数的精确时间安全恢复框架，通过主动障碍跟踪条件将安全恢复转化为轨迹设计问题，提升自动驾驶车辆在交通协调中的安全性与性能。
2026-04-12 cs.SY eess.SY
Control Barrier Functions: Theory and Applications
California Institute of Technology（加州理工学院）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Univ. of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；UCLA（加州大学洛杉矶分校）
本文介绍了控制屏障函数的理论和应用，讨论了其在安全关键控制器中用于验证和强制安全属性的使用，以及在机器人系统等领域的应用。
2019-03-27 cs.SY eess.SY
Safety-Critical Control on Lie Groups Using Energy-Augmented Zeroing Control Barrier Functions
University of Bologna（博洛尼亚大学）；University of Twente（特文特大学）
本文提出基于李群的能耗增强零控制障碍函数，用于全驱动机械系统的安全关键控制，通过运动学约束和动能限制确保安全交互。
2025-12-08 cs.SY eess.SY
Designing Control Barrier Functions Using a Dynamic Backup Policy
University of Colorado, Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）
本文提出一种系统方法，通过参数化平衡流形的备份策略族，为受任意状态和输入约束的非线性控制仿射系统构造控制屏障函数，并应用于倒立摆系统。
2026-06-03 cs.SY eess.SY
Control Barrier Function only Formation Tracking in Multi-Agent Systems
Indian Institute of Science（印度科学学院）
提出一种实时控制框架，通过二次优化中的单一控制屏障函数约束实现异构非线性多智能体系统的编队跟踪，无需手动调参或单独标称控制器。
2026-06-26 cs.SY eess.SY
Lipschitz Continuity of Signal Temporal Logic Robustness Measures: Synthesizing Control Barrier Functions from One Expert Demonstration
本文提出一种从单次专家演示构造控制障碍函数的方法，利用信号时序逻辑鲁棒性度量的Lipschitz连续性合成时变CBF，通过过滤控制输入确保系统轨迹满足规约，并在Robotarium上验证了有效性。
2023-04-07 cs.SY eess.SY
Control Barrier Function Augmentation in Sampling-based Control Algorithm for Sample Efficiency
对于非线性随机路径规划问题，基于采样的算法生成数千个随机样本轨迹，以找到最优路径，同时通过拉格朗日惩罚方法保证安全。然而，基于采样的算法可能在障碍物丰富的环境中表现不佳，因为大多数样本可能违反安全约束，使相应的样本无效。为了提高采样算法在复杂环境下的采样效率，提出了一种基于模型预测路径积分控制和控制障碍函数的算法。与原模型预测路径积分控制算法相比，该算法所需样本和时间步长较少，在杂波环境中具有更好的性能。
2021-11-12 cs.SY eess.SY
Multi-Rate Control Design Leveraging Control Barrier Functions and Model Predictive Control Policies
在本文中，我们提出了一个多速率控制架构的安全关键系统。我们考虑一个高层次的规划器和一个低层次的控制器，它们工作在不同的频率。这种多速率行为是由一个分段的非线性模型，它在一个连续和离散的水平上发展。首先，我们提出了充分条件，保证递归约束满足的闭环系统。之后，我们提出了一种控制设计方法，利用控制障碍函数（CBF）的低级别控制和模型预测控制（MPC）的政策，高层次的规划。控制障碍函数采用完全非线性动态模型设计，MPC基于简化的规划模型。当非线性系统为控制仿射系统且高层规划模型为线性系统时，通过求解各层的凸优化问题来计算控制动作。最后，我们展示了所提出的策略的有效性，在一个仿真例子中，低级别的控制动作更新的频率比高级别的命令。
2020-07-06 cs.SY eess.SY
Data-Driven Learning of Safety-Critical Control with Stochastic Control Barrier Functions
控制障碍函数广泛用于综合安全关键控制。高斯型噪声的存在可能导致不安全的行为，并导致严重的后果。虽然随机系统的安全关键控制研究已经得到了广泛的研究，但在许多实际应用中，我们并不了解动态的随机分量。在本文中，我们研究了具有未知扩散部分的随机系统的安全临界控制，并提出了一种数据驱动的方法来处理这些情况。更具体地说，我们提出了一个数据驱动的随机控制障碍函数（DDSCBF）框架，并使用监督学习学习未知的随机动态通过DDSCBF计划。在一些合理的假设下，利用泛逼近定理，我们保证了DDSCBF格式能够逼近部分未知动态下随机控制障碍函数的伊藤导数.我们还表明，我们可以实现相同的安全保证使用DDSCBF计划与SCBF在以前的工作中，而不需要随机动力学的知识。我们使用两个非线性随机系统来验证我们的理论在模拟。
2022-05-22 cs.SY eess.SY
Distributed Safe Navigation of Multi-Agent Systems using Control Barrier Function-Based Optimal Controllers
本文提出一种基于控制屏障函数的分布式控制器综合框架，将碰撞避免编码为状态依赖网络优化问题的控制输入约束，实现多智能体系统在复杂环境中的安全导航，并验证其渐近最优性。
2024-05-01 cs.SY eess.SY
Multi-layer barrier adaptation of the discrete-time super-twisting controller
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；Universidad Nacional Autonoma de Mexico（墨西哥国立自治大学）
本文提出一种多层屏障结构，用于离散时间滑模控制，通过精确匹配方法实现屏障函数调制的超扭曲算法，提升系统稳定性和鲁棒性。
2026-04-28 cs.SY eess.SY
Observer-Based Environment Robust Control Barrier Functions for Safety-critical Control with Dynamic Obstacles
本文提出一种基于观测器的环境鲁棒控制障碍函数（ECBF）安全关键控制器，通过将障碍物状态观测器纳入ECBF设计以降低保守性，并在二次规划框架下保证安全性，有效应对动态障碍物的测量与预测不确定性。
2024-03-20 cs.SY eess.SY
Koopman-Based Linear MPC for Safe Control using Control Barrier Functions
Boston University（波士顿大学）；Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
本文提出一种基于Koopman的线性模型预测控制框架，用于非线性离散时间系统的安全控制。通过构造DCBF增强的动力学系统，利用Koopman算子理论将非线性动力学提升到高维空间，从而将非线性安全约束MPC问题转化为二次规划问题。
2026-09-18 cs.SY eess.SY
Adaptive Safety-Critical Control for a Class of Nonlinear Systems with Parametric Uncertainties: A Control Barrier Function Approach
针对含参数不确定性的非线性系统安全控制问题，提出结合控制障碍函数与自适应律的方法，可无在线参数估计验证容许控制集非空，还通过数据驱动算法优化参数边界，经仿真验证有效。
2024-04-13 cs.SY eess.SY
Safe Stabilization using Nonsmooth Control Lyapunov Barrier Function
针对安全镇定中光滑李雅普诺夫屏障函数无法保证控制器可行性的问题，提出非光滑控制李雅普诺夫屏障函数（NCLBF）及其系统设计框架，在多个不安全区域下实现了安全镇定，理论分析与仿真验证了其优越性。
2025-04-07 cs.SY eess.SY
Sliding Mode Control Barrier Function
本文提出了一种滑模控制障碍函数，以鲁棒地处理安全关键控制系统中的高相对度安全约束。稳定性/跟踪目标，表示为标称控制律，和安全约束，表示为控制障碍函数是通过二次规划统一。所提出的控制框架进行了数值验证，考虑古田摆和磁悬浮系统。对于第一个系统，一个线性二次型调节器被认为是一个标称控制律，并考虑安全约束，以保证摆角位置永远不会超过一个预定值。对于第二个，滑模控制器被认为是一个标称控制律和多个安全约束被认为是保证磁悬浮系统的位置永远不会超过预定值。对于这两个系统，我们认为高相对度的安全约束对模型的不确定性是鲁棒的。数值结果表明，稳定性/跟踪目标的实现和安全约束的尊重，即使模型的不确定性。
2020-10-07 cs.SY eess.SY
Safe Control for Nonlinear Systems with Stochastic Uncertainty via Risk Control Barrier Functions
保证机器人和自主系统在现实环境中的安全性是一项具有挑战性的任务，需要减轻随机不确定性。近年来，控制障碍函数已被广泛用于加强安全相关的集合论性质，如前向不变性和可达性，非线性动力系统。在本文中，我们扩展了这个丰富的框架，非线性离散时间系统的随机不确定性，并提出了一个框架，以确保风险敏感的安全一致的风险措施。为此，我们引入风险控制障碍函数（RCBFs），这是障碍函数和动态的，连贯的风险措施的组合。我们表明，这种障碍函数的存在意味着在一个连贯的风险意义上的不变性。此外，我们制定了基于有限时间RCBF的条件，以保证有限时间的可达性的期望设置在一致的风险。风险敏感的安全性和有限时间可达的集合组成的布尔复合多RCBF的条件也制定。我们所提出的方法的有效性，通过其应用到一个车杆系统中的安全关键的情况。
2022-03-29 cs.SY eess.SY
Safe Controller Synthesis with Tunable Input-to-State Safe Control Barrier Functions
为了以安全的方式将复杂系统带入现实世界的环境中，它们必须对环境和系统中的不确定性具有鲁棒性。研究了控制系统在输入扰动下的安全性问题，其中扰动可以捕获系统中的不确定性。安全性，作为前向不变的状态空间中的集合，确保与控制障碍函数（CBF）的框架。具体地说，输入状态安全（ISSf）的定义是广义的，允许合成的非保守的，可调控制器，可证明安全的变化的干扰。这是通过制定的概念，可调输入状态安全的控制障碍函数（TISSF-CBF），保证安全的干扰，随着状态的变化，因此，提供了较不保守的手段，容纳不确定性。通过一个简单的带有输入扰动的控制系统验证了理论结果，并将其应用于重型汽车安全联网巡航控制器的设计。
2021-06-04 cs.SY eess.SY
A Robust, Multiple Control Barrier Function Framework for Input Constrained Systems
我们提出了一种新的（第二类）归零控制障碍函数（ZCBF）的安全关键控制，推广了原来的ZCBF方法。我们的方法允许应用到更大类的系统（例如，基于无源性），同时仍然确保鲁棒性，传统的ZCBF的建设是困难的。我们还提出了一个局部Lipschitz连续控制律，处理多个ZCBF，同时尊重输入约束，这是目前不可能与现有的ZCBF方法。我们应用所提出的概念，在一个障碍丰富的环境中的单播导航。
2022-05-27 cs.SY eess.SY
High-order Barrier Functions: Robustness, Safety and Performance-Critical Control
在本文中，我们提出了一个概念的高阶（归零）障碍函数，推广的概念归零障碍函数，并保证设置前不变性检查其高阶导数。所提出的公式保证了前向不变集的渐近稳定性，这对于模型扰动的鲁棒性非常有利。与现有的高阶障碍函数方法相比，在我们的设置中不需要前向完备性假设。对于受控动力系统的情况下，我们放松了一致的相对度的要求，并提出了一个奇异的无控制方案，产生一个局部Lipschitz控制信号，并保证安全。此外，所提出的配方占“性能关键”控制：它保证了一个子集的前向不变集将承认任何现有的，有界的控制法，同时仍然确保前向不变的集。最后，一个非平凡的案例研究与刚体姿态动力学和互联的细胞区域作为安全区域进行了研究。
2021-07-01 cs.SY eess.SY
Feasibility Guaranteed Traffic Merging Control Using Control Barrier Functions
我们考虑互联和自动驾驶车辆（CAV）的合并控制问题，旨在共同最大限度地减少旅行时间和能源消耗，同时提供速度相关的安全保证，并满足速度和加速度约束。应用联合最优控制和控制障碍函数（OCBF）方法，通过将最优跟踪问题转化为一系列二次规划问题，有效地得到了一个在保证满足所有约束条件的前提下最优跟踪无约束最优控制解的控制器.然而，这些QP可能变得不可行，特别是在严格的控制范围内，从而无法保证安全限制。我们解决这个问题，推导出一个控制相关的可行性约束对应于每个CBF的约束，这是添加到每个QP，我们表明，每个这样的修改QP保证是可行的。合并控制问题的大量仿真说明了这种可行性保证控制器的有效性。
2022-03-08 cs.SY eess.SY
Control Lyapunov-Barrier Function Based Model Predictive Control for Stochastic Nonlinear Affine Systems
针对随机非线性仿射系统，提出融合CLBF、采样数据MPC与事件触发机制的控制框架，以保证稳定性、可行性并提升采样间隔性能，且经避障示例验证。
2023-06-26 cs.SY eess.SY
Barrier Functions in Cascaded Controller: Safe Quadrotor Control
School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院）
本文提出了一种基于二次规划的级联控制架构，用于四旋翼的安全控制，通过控制障碍函数构建安全区域，考虑非线性欠驱动动力学，实现四旋翼在姿态和横向领域的独立安全调节。
2020-02-17 cs.SY eess.SY
Safety Embedded Control of Nonlinear Systems via Barrier States
在许多安全关键的控制系统中，可能出现相反的安全限制和控制性能目标。面对这样的冲突，这封信提出了一种新的方法，嵌入到稳定的控制系统的安全。该开发通过在优化中使用的障碍函数，通过构建嵌入在控制系统模型中的障碍状态（BaS）来加强安全性。因此，只要闭环系统的感兴趣的平衡点是渐近稳定的，则保证生成的轨迹是安全的。因此，基本上避免了控制目标和安全约束之间的冲突。为了显示所提出的技术的有效性，我们采用简单的极点配置方法来设计安全的线性控制的障碍状态。随后采用非线性最优控制，以满足安全性，稳定性和性能目标，通过解决相关的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB），最大限度地减少成本功能，可以涉及的BaS。在此之后，我们进一步利用障碍状态的最优控制，在一个不稳定的，受约束的第二维摆上的推车模型，希望避免低速区域，系统可能会表现出一些可控性损失和两个移动机器人安全地到达对面的目标与障碍的方式。
2021-08-19 cs.SY eess.SY
Learning Control Barrier Functions and their application in Reinforcement Learning: A Survey
Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院）
本文综述了安全强化学习中控制障碍函数的应用，并探讨了自动学习控制障碍函数的数据驱动方法，以提升强化学习在真实机器人应用中的安全性与有效性。
2024-04-22 cs.AI cs.LG cs.RO
From Small-Gain Theory to Compositional Construction of Barrier Certificates for Large-Scale Stochastic Systems
针对大规模互联随机系统，提出了一种构造控制屏障证书的合成方法，并针对高层次逻辑特性合成了混合控制器.我们提出的方法涉及到分解的互连系统到更小的子系统，并利用子系统的控制子屏障证书的概念，使一个构建控制屏障证书的互连系统，采用一些最大型小增益条件。主要目标是合成混合控制器执行复杂的逻辑属性，包括接受语言的确定性有限自动机所代表的，同时提供概率保证给定的规格在有界时间范围内的满意度。要做到这一点，我们提出了一个系统的方法，首先分解成简单的可达性任务，利用自动机对应的补充规范的高层次规范。然后，我们构建控制子屏障证书和合成本地控制器的那些简单的任务，并将它们结合起来，以获得一个混合控制器，确保满足复杂的规格与一些下界的满意度的概率。为了计算控制子屏障证书和相应的本地控制器，我们提供了两个系统的方法，基于平方和（SOS）优化程序和反例引导归纳合成（CEGIS）框架。最后，我们将我们提出的技术，两个物理案例研究。
2022-06-22 cs.SY eess.SY
Safe Control Synthesis for Multicopter via Control Barrier Function Backstepping
本文针对多旋翼飞行器提出一种基于控制屏障函数的安全反步控制器，通过动力学重构处理混合相对阶与非严格反馈形式问题，将控制输入转化为带仿射不等式约束的二次规划求解，可同时满足角速度、推力方向、速度和位置等多层级安全约束。
2023-08-08 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
Higher Order Convergent Control Barrier Functions for Leader-Follower Multi-Agent Systems under STL Tasks
针对一类主从式多智能体系统，提出了基于时变收敛高阶控制障碍函数的信号时序逻辑（STL）任务控制策略.每个代理被分配一个本地STL任务，该任务可能取决于其他任务中涉及的代理的行为。领导者具有相关任务的知识，并控制子组所涉及的代理的性能。鲁棒的解决方案的任务满意度，基于领导者的可访问性的追随者代理的状态建议。我们的方法找到解决方案，以保证STL任务的满意度独立的代理的初始条件。
2021-10-09 cs.SY eess.SY
Safe Control Synthesis Using Environmentally Robust Control Barrier Functions
针对动态环境不确定性下的安全控制问题，提出一种基于最坏情况误差的鲁棒控制障碍函数新方案，将标称安全控制作为期望输入并在违反约束时最小修改，转化为易求解的二次规划，有效保障系统安全。
2023-04-23 cs.SY eess.SY
Fractional Barrier Lyapunov Functions with Application to Learning Control
针对误差约束学习控制需求，本文提出分数阶障碍Lyapunov函数，结合期望补偿控制与全饱和学习算法处理不确定性，还通过修正不连续作用设计鲁棒方案，实现了有残差情况下的预期跟踪性能。
2023-06-11 cs.SY eess.SY
Synthesis of Partially Observed Jump-Diffusion Systems via Control Barrier Functions
在本文中，我们研究部分可观测跳跃扩散系统的控制策略的形式化综合复杂的逻辑规格。给定一个状态估计器，我们利用一个离散化的方法，通过使用一个符号的控制障碍函数，而不需要任何知识的估计精度的控制策略的正式合成。我们的目标是合成一个离线控制策略，提供（可能最大化）部分观察到的跳跃扩散系统的轨迹满足确定性有限自动机表达的一些复杂规范的概率下界。最后，我们说明了所提出的结果的有效性，通过合成一个政策的喷气发动机的例子。
2021-09-23 cs.SY eess.SY
Measurement-Robust Control Barrier Functions: Certainty in Safety with Uncertainty in State
现代机器人系统及其运行环境的复杂性日益增加，需要在存在不完美测量的情况下正式考虑安全性。在本文中，我们提出了一个严格的框架，安全关键控制系统的错误状态估计。我们开发了这个框架，利用控制障碍函数（CBF）和统一的方法备份集的控制不变集与鲁棒性的要求-最终结果是测量-鲁棒控制障碍函数（MR-CBF）的合成。这提供了理论上的安全行为的保证，在存在不完美的测量和改进的鲁棒性超过标准的CBF方法。我们证明了这个框架的有效性，在仿真和实验上的赛格威平台上使用板载立体视觉摄像头的状态估计。
2021-04-28 cs.SY eess.SY
Real-Time In-Domain Congestion Control for the LWR Traffic Model via Control Barrier Functions
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
针对LWR交通模型的域内拥塞控制问题，本文提出基于控制障碍函数的方法，通过KKT分析转化为二次规划后，用结构感知的原始-对偶有效集算法实时求解，经数值模拟验证了方法的有效性与实时性。
2026-08-17 cs.SY eess.SY
Safety-Critical Control using Optimal-decay Control Barrier Function with Guaranteed Point-wise Feasibility
安全性是机器人技术的基本问题之一。最近，一个基于二次规划的控制障碍函数（CBF）方法已经出现作为一种方式来执行安全关键约束。与控制李雅普诺夫函数（CLF）一起，构成了一种安全关键控制策略CLF-CBF-QP，它可以在实现控制目标和确保安全之间进行调解，同时具有实时可执行性。然而，一旦引入诸如输入约束之类的附加约束，CLF-CBF-QP就可能遇到不可行性。为了解决由于不可行性而产生的挑战，我们提出了一种用于安全关键控制的最佳衰减形式，其中CBF的衰减率在时间上逐点优化，以便当状态位于安全集内时保证逐点可行性。所提出的控制设计的数值验证使用自适应巡航控制的例子。
2021-03-23 cs.SY eess.SY
A Barrier Function Approach to Finite-Time Stochastic System Verification and Control
研究了有限时间内随机动力系统的强制安全性问题。我们使用随机控制障碍函数作为一种手段来量化的概率，系统退出给定的安全区域的状态空间在有限的时间。一个障碍证书的条件，限制的期望值的障碍函数在时间范围内被改写为有效的数值计算的平方和优化问题。与以前的作品不同，建议的证书条件包括一个依赖于状态的期望的演变上界。我们提出了连续时间和离散时间系统的配方。此外，对于系统的漂移动态仿射控制，我们提出了一种方法来合成多项式状态反馈控制器，实现指定的安全概率。几个案例研究的基准和说明我们的验证和控制方法在连续时间和离散时间域的性能。
2019-09-10 cs.SY eess.SY
Rigidity-Aware Formation Tracking under Sensing Range Constraints via Single Control Barrier Function Constraint
Indian Institute of Science（印度科学学院）
针对受感知范围约束的异构多机器人系统，该研究提出基于单控制障碍函数约束的二次优化框架，设计分布式控制器实现编队跟踪与刚性保持，仿真验证了其有效性。
2026-08-18 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
Control Barrier Functions for Shared Control and Vehicle Safety
针对车辆行驶安全问题，提出基于最大相位可恢复椭圆定义指数型控制屏障函数的共享控制方法，经仿真与实车封闭赛道实验验证，可在极端漂移等场景下高效维持车辆状态处于安全域内。
2025-03-25 cs.SY eess.SY
Uncertainty Estimators for Robust Backup Control Barrier Functions
California Institute of Technology（加州理工学院）；Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工大学）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Cleveland State University（克利夫兰州立大学）；Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；The Aerospace Corporation（美国航空航天公司）
该研究将备份控制障碍函数与不确定性估计器结合，提出UE-bCBF方法，可保障安全关键控制系统的安全性、鲁棒性与输入约束。
2026-09-01 cs.SY eess.SY
Constrained Control of PDE Traffic Flow via Spatial Control Barrier Functions
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
提出一种基于空间控制障碍函数的约束控制方法，用于宏观偏微分方程交通模型的可变限速控制，通过将控制李雅普诺夫函数与安全约束统一，实现交通密度调节并确保密度低于规定限值。
2026-06-02 cs.SY eess.SY
