연구논문
AC-SMPC · 주행 상태 제약을 포함한 학습 제어
액터–크리틱 학습과 명시적인 주행 제약을 포함한 모델 예측 제어를 결합합니다. 충돌 회피 구성에 국소 근사와 페널티가 있는 여유 변수를 사용하므로 제약의 실현 가능성과 잔여 위험을 검토해야 합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- AC-SMPC: Differentiable Actor--Critic MPC with State Constraints for Safe and Fast Robot Navigation
- 발행처
- arXiv
- 저자
- Wu, Chaoran, Fan, Jiayu, Tan, Qichen, Liu, Yuyi, Wang, Jin
- 최초 아카이브 등록일
- 2026-10-30
- 원문 언어
- en
- 원출처 국가
- US
- 판본
- arXiv:2610.41477v1
- 접근 조건
- 공개 아카이브 서지정보 및 원고
- 출판 상태
- 프리프린트
관련 자료와 기술 해설
자료 개요
액터–크리틱 학습과 명시적인 주행 제약을 포함한 모델 예측 제어를 결합합니다. 충돌 회피 구성에 국소 근사와 페널티가 있는 여유 변수를 사용하므로 제약의 실현 가능성과 잔여 위험을 검토해야 합니다.
이용 및 검토
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출처와 판본
AC-SMPC: Differentiable Actor--Critic MPC with State Constraints for Safe and Fast Robot Navigation ↗
arXiv · arXiv:2610.41477v1
arXiv abstract, citation metadata and v1 submission history. First archive posting: 2026-10-30.