Vollautomatische und formal korrekte Lösung komplexer Regelungsprobleme

• Antragsteller: Professor Dr. Gunther Reißig
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 286055632

• Erstellungsjahr: 2021

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Ziel des Projekts war es, Theorie und Berechnungsverfahren des abstraktionsbasierten Reglerentwurfs weiterzuentwickeln, um seiner routinemäßigen praktischen Anwendbarkeit näher zu kommen. Dazu sind im Projekt Verfahren entwickelt worden, die komplexere Regelungsprobleme lösen können als bisherige abstraktionsbasierte Verfahren, vollständig sind in dem Sinne, daß sie stets einen Regler liefern, der die Regelungsziele erfüllt, wenn ein solcher Regler existiert, und formal korrekt sind. Insbesondere wurden Speicher- und Rechenzeitbedarf für die Synthese um einen Faktor von bis zu 400 bzw. bis zu 10 verringert. Für Reach-Avoid-Probleme wurde ein vollständiges Verfahren angegeben und die folgende Aussage bewiesen: Ist die Regelungsaufgabe für alle Anfangszustände aus einer kompakten Menge N lösbar, so wird mit der vorgeschlagenen Methode auch ein Regler gefunden, der die Aufgabe für alle Anfangszustände aus N tatsächlich löst! Außerdem wurde ein auf Langlebigkeit, Wart- und Erweiterbarkeit ausgerichtetes Synthesewerkzeug entwickelt, das nun für weitere Forschungen zur Verfügung steht.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Approximate value iteration for a class of deterministic optimal control problems with infinite state and input alphabets,” in Proc. IEEE Conf. Decision and Control (CDC), Las Vegas, U.S.A., 12-14 Dec. 2016, 2016, pp. 1063–1068
  G. Reissig
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/CDC.2016.7798408)
• “Arbitrarily precise abstractions for optimal controller synthesis,” in Proc. 56th IEEE Conf. Decision and Control (CDC), Melbourne, Australia, 12-15 Dec. 2017, 2017, pp. 1761–1768
  M. Rungger and G. Reissig
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/CDC.2017.8263904)
• “Feedback refinement relations for the synthesis of symbolic controllers,” IEEE Trans. Automat. Control, vol. 62, no. 4, pp. 1781–1796, Apr. 2017 (2019 George S. Axelby Outstanding Paper Award)
  G. Reissig, A. Weber, and M. Rungger
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TAC.2016.2593947)
• “Optimized state space grids for abstractions,” IEEE Trans. Automat. Control, vol. 62, no. 11, pp. 5816–5821, Nov. 2017
  A. Weber, M. Rungger, and G. Reissig
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TAC.2016.2642794)
• “Hyper-rectangular over-approximations of reachable sets for linear uncertain systems,” in Proc. 57th IEEE Conf. Decision and Control (CDC), Miami, FL, USA, 17-19 Dec. 2018, 2018, pp. 6275–6282
  M. Serry and G. Reissig
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/CDC.2018.8619276)
• “Memory efficient symbolic solution of quantitative reach-avoid problems,” in Proc. American Control Conference (ACC), Philadelphia, U.S.A., 10-12 Jul. 2019, 2019, pp. 1671–1677
  E. Macoveiciuc and G. Reissig
  (Siehe online unter https://doi.org/10.23919/ACC.2019.8814850)
• “Symbolic optimal control,” IEEE Trans. Automat. Control, vol. 64, no. 6, pp. 2224–2239, Jun. 2019
  G. Reissig and M. Rungger
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TAC.2018.2863178)
• “Guaranteed memory reduction in synthesis of correct-by-design invariance controllers,” in Proc. 21st IFAC World Congress, Berlin, Germany, Jul. 12-17, 2020, ser. IFAC-PapersOnLine, vol. 53, no. 2, 2020, pp. 5561–5566
  E. Macoveiciuc and G. Reissig
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1567)
• “Overapproximating reachable tubes of linear time-varying systems,” IEEE Trans. Automat. Control, vol. 67, no. 2, Feb. 2022
  M. Serry and G. Reissig
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TAC.2021.3057504)