연구논문
도달 가능성 안전 분석과 강화학습의 연결
강화학습 방법으로 안전 집합과 정책을 근사하도록 안전 분석을 재구성합니다. 기관 초록은 해석·수치 해와의 비교 및 최대 18개 상태의 시뮬레이션 시스템을 설명합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- Bridging Hamilton-Jacobi Safety Analysis and Reinforcement Learning
- 발행처
- IEEE
- 저자
- Jaime F. Fisac, Neil F. Lugovoy, Vicenc Rubies-Royo, Shromona Ghosh, Claire J. Tomlin
- DOI
- 10.1109/icra.2019.8794107
- 학술대회 날짜
- 2019-05
- 원문 언어
- en
- 판본
- 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
- 접근 조건
- 발행처 정보 및 공개 저자 원고
- 출판 상태
- 발행된 자료
자료 개요
강화학습 방법으로 안전 집합과 정책을 근사하도록 안전 분석을 재구성합니다. 기관 초록은 해석·수치 해와의 비교 및 최대 18개 상태의 시뮬레이션 시스템을 설명합니다.
이용 및 검토
시뮬레이션 근거는 실제 로봇 안전성을 입증하지 않습니다. 모델 충실도, 제약 범위 및 구현 영향을 별도로 검증해야 합니다.
출처와 판본
Bridging Hamilton-Jacobi Safety Analysis and Reinforcement Learning ↗
IEEE · 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
Primary author-institution abstract/DOI/authors and ICRA2019bibliography checked. Numerical/learned approximations do not automatically inherit exact reachability guarantees.