本論文では、地上車両の運用設計領域(ODD)を強制するためのランタイムジオフェンシング技術であるPCARNN-DCBFを提案しています。この新しい手法は、物理的にエンコードされたコントロールアフィン残差ニューラルネットワークとプレビューに基づく離散制御バリア関数を統合しています。PCARNNは車両の動力学のコントロールアフィン構造を明示的に保持することで、信頼性のある最適化に必要な線形性を確保しています。これにより、DCBFは多角形の保持制約をリアルタイムの二次計画問題(QP)を通じて強制でき、高い相対次元の処理とアクチュエーターのサチュレーションの緩和を実現します。実験では、CARLAプラットフォームを利用し、電動車両および内燃機関車両において、提案手法が従来の解析手法や非構造ニューラルベースラインと比較して大幅に優れていることが示されました。