연구논문
로버형 안전 제어를 위한 베이지안 모델 학습
베이지안 동역학 학습 결과를 확률적 리아푸노프·장벽 제약에 반영하여 모델 불확실성에 적응합니다. 초록은 고속 로버 적용 가능성을 목표로 한 지상 이동 실험을 설명합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- Bayesian Learning-Based Adaptive Control for Safety Critical Systems
- 발행처
- IEEE
- 저자
- David D. Fan, Jennifer Nguyen, Rohan Thakker, Nikhilesh Alatur, Ali-akbar Agha-mohammadi, Evangelos A. Theodorou
- DOI
- 10.1109/icra40945.2020.9196709
- 학술대회 날짜
- 2020-05
- 원문 언어
- en
- 판본
- 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
- 접근 조건
- 발행처 정보 및 공개 저자 원고
- 출판 상태
- 발행된 자료
자료 개요
베이지안 동역학 학습 결과를 확률적 리아푸노프·장벽 제약에 반영하여 모델 불확실성에 적응합니다. 초록은 고속 로버 적용 가능성을 목표로 한 지상 이동 실험을 설명합니다.
이용 및 검토
초록과 서지정보만 검토했습니다. 보장은 모델·불확실성·제약 가정에 의존하며 ISO13849 안전기능이나 완성 설비를 검증한 것은 아닙니다.
출처와 판본
Bayesian Learning-Based Adaptive Control for Safety Critical Systems ↗
IEEE · 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
Archivev3dated2021-07-04abstract/authors explicitly link ICRA2020publisherDOI. PossibleMarsroverapplication is an intendeduse, not a Marsmissiondeployment.