연구논문
이족 보행 안전 제약을 위한 모델 오차 보정 학습
장벽·리아푸노프 이차계획 제어기 내부의 불확실성 항을 학습합니다. 설명된 평가는 제한된 미리보기 조건에서 무작위 간격의 디딤돌을 걷는 부족구동 이족 보행을 다룹니다.
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- 원문 제목
- Reinforcement Learning for Safety-Critical Control under Model Uncertainty, using Control Lyapunov Functions and Control Barrier Functions
- 발행처
- Robotics: Science and Systems Foundation
- 저자
- Jason Choi, Fernando Castañeda, Claire Tomlin, Koushil Sreenath
- DOI
- 10.15607/rss.2020.xvi.088
- 발행일
- 2020-07-12
- 원문 언어
- en
- 판본
- Robotics: Science and Systems XVI
- 접근 조건
- 발행처 정보 및 공개 저자 원고
- 출판 상태
- 발행된 자료
자료 개요
장벽·리아푸노프 이차계획 제어기 내부의 불확실성 항을 학습합니다. 설명된 평가는 제한된 미리보기 조건에서 무작위 간격의 디딤돌을 걷는 부족구동 이족 보행을 다룹니다.
이용 및 검토
시뮬레이션 근거는 실제 로봇 안전성을 입증하지 않습니다. 모델 충실도, 제약 범위 및 구현 영향을 별도로 검증해야 합니다.
출처와 판본
Reinforcement Learning for Safety-Critical Control under Model Uncertainty, using Control Lyapunov Functions and Control Barrier Functions ↗
Robotics: Science and Systems Foundation · Robotics: Science and Systems XVI
Owning RSS2020proceedings HTML title/authors/abstract/DOI/BibTeX checked. Abstract does not establish a physical-robot deployment; no full method validation performed.