연구논문
외란 학습에 따른 도달 가능성 경계 갱신
IGSOLR는 상태별 최악 외란을 학습하고 학습 제어기 주변의 도달 가능성 안전 집합을 다시 계산합니다. 학회 초록은 실제 쿼드로터 고도 하드웨어 연동 평가를 설명합니다.
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- 원문 제목
- Reducing Conservativeness in Safety Guarantees by Learning Disturbances Online: Iterated Guaranteed Safe Online Learning
- 발행처
- Robotics: Science and Systems Foundation
- 저자
- Jeremy Gillula, Claire Tomlin
- DOI
- 10.15607/rss.2012.viii.011
- 학술대회 논문집 발행일
- 2012-07-09
- 원문 언어
- en
- 판본
- Robotics: Science and Systems VIII
- 접근 조건
- 공개 서지정보 및 초록
- 출판 상태
- 발행된 자료
자료 개요
IGSOLR는 상태별 최악 외란을 학습하고 학습 제어기 주변의 도달 가능성 안전 집합을 다시 계산합니다. 학회 초록은 실제 쿼드로터 고도 하드웨어 연동 평가를 설명합니다.
이용 및 검토
보장은 동역학·감지·제약 가정에 의존합니다. 초록·자료 검토만으로 완성 로봇 설비나 ISO13849 안전기능을 검증한 것은 아닙니다.
출처와 판본
Reducing Conservativeness in Safety Guarantees by Learning Disturbances Online: Iterated Guaranteed Safe Online Learning ↗
Robotics: Science and Systems Foundation · Robotics: Science and Systems VIII
Owning RSS2012 title/authors/DOI/abstract/BibTeX checked. This is distinct from GillulaICRA2012 paper retained as an access gap in generation1.