研究论文
学习扰动时更新可达性界限
IGSOLR学习随状态变化的最坏扰动，并重算学习控制器周围基于可达性的安全集；会议摘要描述实体四旋翼高度硬件在环评估。
核查日期 2026-11-05 · 已核查来源与书目信息
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- 原文标题
- Reducing Conservativeness in Safety Guarantees by Learning Disturbances Online: Iterated Guaranteed Safe Online Learning
- 发布机构
- Robotics: Science and Systems Foundation
- 作者
- Jeremy Gillula, Claire Tomlin
- DOI
- 10.15607/rss.2012.viii.011
- 会议论文集发布日期
- 2012-07-09
- 原文语言
- en
- 版本
- Robotics: Science and Systems VIII
- 访问条件
- 公开书目信息与摘要
- 出版状态
- 已发布
资料概述
IGSOLR学习随状态变化的最坏扰动，并重算学习控制器周围基于可达性的安全集；会议摘要描述实体四旋翼高度硬件在环评估。
使用与审查
保证依赖所述动力学、感知及约束假设；摘要／资料筛查并未确认完整机器人安装或ISO13849安全功能。
来源与版本
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.