CPS: Medium: Resilient-by-Cognition Cyber-Physical Systems

CPS：中：认知弹性网络物理系统

基本信息

批准号：
2013824
负责人：
Yasser Shoukry
金额：
$ 68.2万
依托单位：
University of California-Irvine
依托单位国家：
美国
项目类别：
Standard Grant
财政年份：
2019
资助国家：
美国
起止时间：
2019-10-01 至 2023-09-30
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=2013824&HistoricalAwards=false
关键词：
CPS Medium Resilient Cognition Cyber

项目摘要

Autonomous systems in general and self-driving cars in particular, hold the promise to be one of the most disruptive technologies emerging in recent years. However, the safety and resilience of these systems, if not proactively addressed, will pose a significant threat potentially impairing our relationship with these technologies and may lead to a societal rejection of adopting them permanently. This project seeks to address such concerns by equipping autonomous systems with an additional layer of intelligence allowing them to be resilient-by-cognition.The research addresses resilience for autonomous cyber-physical systems (CPS) by integrating concepts from game theory, formal methods, and controls. Our proposed approach includes: (i) a principled framework for formally reasoning about cognitive CPS; that is, given a set of strategies captured in a formal language (e.g., temporal logic), the proposed framework builds on ideas from evolutionary game theory to understand which strategies lead to the best fit when operating in adversarial environments (ii) On-the-fly, correct-by-design feedback controller synthesis that executes the chosen strategy while satisfying physical constraints imposed by the micro-dynamics of the underlying CPS (iii) a data-driven strategy-mining approach that addresses the fundamental problem of designing the library of strategies from human demonstrations. We will illustrate our approach over key applications including self-driving cars and autonomous drone swarms. Our educational plan engages not only graduate students but also high school and undergraduate students. It also reaches out to engineers and the lay public, by providing open source implementations of our algorithms making them available both to industry and independent developers.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.

一般的自主系统，特别是自动驾驶汽车，有望成为近年来新兴的最具颠覆性的技术之一。然而，如果不主动解决这些系统的安全性和弹性，将构成重大威胁，可能损害我们与这些技术的关系，并可能导致社会拒绝永久采用它们。该项目旨在通过为自主系统配备额外的智能层来解决这些问题，使它们能够通过认知实现弹性。该研究通过整合博弈论、形式化方法、和控制。我们提出的方法包括：(i) 正式推理认知 CPS 的原则框架；也就是说，给定以形式语言（例如时序逻辑）捕获的一组策略，所提出的框架建立在进化博弈论的思想之上，以了解在对抗性环境中操作时哪些策略会导致最佳匹配（ii） -fly，设计正确的反馈控制器综合，执行所选策略，同时满足底层 CPS 的微动力学施加的物理约束 (iii) 一种数据驱动的策略挖掘方法，解决设计库的基本问题人类的策略示威活动。我们将展示我们在自动驾驶汽车和自主无人机群等关键应用中的方法。我们的教育计划不仅吸引研究生，还吸引高中生和本科生。它还通过提供我们的算法的开源实现，使它们可供行业和独立开发人员使用，来接触工程师和普通公众。该奖项反映了 NSF 的法定使命，并通过使用基金会的智力优点和技术进行评估，被认为值得支持。更广泛的影响审查标准。

项目成果

期刊论文数量（13）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

NNLander-VeriF: A Neural Network Formal Verification Framework for Vision-Based Autonomous Aircraft Landing

NNLander-VeriF：基于视觉的自主飞机着陆的神经网络形式验证框架

DOI：
发表时间：
2023-07
期刊：
NASA Formal Methods Symposium
影响因子：
0
作者：
Santa Cruz; Ulices and
通讯作者：
Ulices and

Provably Safe Model-Based Meta Reinforcement Learning: An Abstraction-Based Approach

可证明安全的基于模型的元强化学习：一种基于抽象的方法

DOI：
10.1109/cdc45484.2021.9683009
发表时间：
2021-12
期刊：
2021 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC
影响因子：
0
作者：
Sun, Xiaowu;Fatnassi, Wael;Cruz, Ulices Santa;Shoukry, Yasser
通讯作者：
Shoukry, Yasser

Flocks, games, and cognition: A geometric approach

群体、游戏和认知：几何方法

DOI：
发表时间：
2023-04
期刊：
Systems control letters
影响因子：
0
作者：
Halder, Udit;Raju, Vidya;Mischiati, Matteo;Dey, Biswadip;Krishnaprasad, P.S.
通讯作者：
Krishnaprasad, P.S.

Bounding the Complexity of Formally Verifying Neural Networks: A Geometric Approach

限制形式验证神经网络的复杂性：几何方法

DOI：
10.1109/cdc45484.2021.9683375
发表时间：
2021-12
期刊：
2021 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC
影响因子：
0
作者：
Ferlez, James;Shoukry, Yasser
通讯作者：
Shoukry, Yasser

Polynomial-Time Reachability for LTI Systems With Two-Level Lattice Neural Network Controllers

具有两级晶格神经网络控制器的 LTI 系统的多项式时间可达性

DOI：
发表时间：
2022-12
期刊：
IEEE control systems letters
影响因子：
3
作者：
Ferlez; James and
通讯作者：
James and

DOI：
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0
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Yasser Shoukry;M. El;H. Shokry;S. Hammad
通讯作者：
S. Hammad