研究论文
用于仿真Segway的分轮CLF学习
框架反复学习李雅普诺夫导数误差并更新稳定化二次规划控制器；所述评估是在不确定动力学下的平面Segway仿真。
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
- Episodic Learning with Control Lyapunov Functions for Uncertain Robotic Systems
- 发布机构
- IEEE
- 作者
- Andrew J. Taylor, Victor D. Dorobantu, Hoang M. Le, Yisong Yue, Aaron D. Ames
- DOI
- 10.1109/iros40897.2019.8967820
- 会议日期
- 2019-11
- 原文语言
- en
- 版本
- 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
- 访问条件
- 发布方信息与开放作者稿
- 出版状态
- 已发布
资料概述
框架反复学习李雅普诺夫导数误差并更新稳定化二次规划控制器；所述评估是在不确定动力学下的平面Segway仿真。
使用与审查
所审摘要仅提供仿真稳定性评估；稳定控制器本身不证明避碰、接触安全或已确认的安全功能。
来源与版本
Episodic Learning with Control Lyapunov Functions for Uncertain Robotic Systems ↗
IEEE · 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
Archivev1abstract/authors explicitly link IROS2019publisherDOI. Retained to distinguish learnedstability evidence from stronger robot-safety claims; no collision/contactguarantee inferred.