연구논문
SHERPA · 시뮬레이션의 백업 기반 안전 탐색
SHERPA는 동역학 구간 추정과 임시 백업 동작으로 감지된 위험 상태를 피합니다. 저자 소속기관 초록은 단순화한 쿼드로터 시뮬레이션과 더 복잡한 항공기 제어 예를 설명합니다.
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- 원문 제목
- Safe Exploration Algorithms for Reinforcement Learning Controllers
- 발행처
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- 저자
- Tommaso Mannucci, Erik-Jan van Kampen, Cornelis de Visser, Qiping Chu
- DOI
- 10.1109/tnnls.2017.2654539
- 학술지 호 발행일
- 2018-04
- 원문 언어
- en
- 원출처 국가
- US
- 판본
- IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
- 접근 조건
- 발행처 정보 및 공개 저자 원고
- 출판 상태
- 발행된 자료
자료 개요
SHERPA는 동역학 구간 추정과 임시 백업 동작으로 감지된 위험 상태를 피합니다. 저자 소속기관 초록은 단순화한 쿼드로터 시뮬레이션과 더 복잡한 항공기 제어 예를 설명합니다.
이용 및 검토
시뮬레이션 근거는 실제 로봇 안전성을 입증하지 않습니다. 모델 충실도, 제약 범위 및 구현 영향을 별도로 검증해야 합니다.
출처와 판본
Safe Exploration Algorithms for Reinforcement Learning Controllers ↗
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) · IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Author-institution metadata/abstract/DOI checked; simulations only. Perception of impendingfatalstates and intervalmodel assumptions are essential. Repository offers acceptedmanuscript; no full manuscript acquired.