本文提出了有效的技术来综合安全集合和控制律，通过基于凸优化问题的近似来提供改进的可伸缩性质，其中一种方法仅需要近似的线性系统模型和 Lipschitz 连续的未知非线性动力学，展示了数字示例，包括一个自主车队。

Nov, 2017

该论文针对多智能体控制问题提出了分层方法，其中包括三个阶段：计算系统的高级计划、通过 SMT 公式处理组合问题，以及使用强化学习获得神经网络控制策略，由于其正确性具有构建性，但缺乏实时执行功能，因此使用 SWA-SMT 解决方案作为最后阶段的初始训练数据集

Jul, 2023

本文提出了一种新的逻辑 PrSTL 作为表达随机性质和强制其概率保证的表现语言，并展示了如何使用这种逻辑对具有随机性质的智能物理系统进行控制器合成，其关键特点是适应性逻辑并随着系统遇到附加数据而变化，并通过合成多种情况下无人机和自主车辆的控制器来演示我们的方法。

Oct, 2015

本文主要研究基于稀疏模式的局部可控线性动态系统的学习控制问题，提出了结构化条件和有限样本保证方法，以达到优化控制的目的，同时改善了经典控制技术所基于的确定等价控制的结果。

Oct, 2021

本文提出了一种名为 Coarse-ID 控制的多阶段程序，利用随机矩阵理论对 Linear Quadratic Regulator 问题中的未知动态进行建模和控制，同时使用 System Level Synthesis 方法进行控制综合设计，该方法可以在未考虑模型不确定性的情况下实现稳定控制，同时相对误差控制成本的端到端界限也被提供。

Oct, 2017

针对多维线性系统的自适应稳定化问题，该研究提出了一种确知等效控制方案，该方案将在线参数估计与饱和线性控制相结合，证明了在系统及噪声假设条件下，闭环系统具有高概率稳定性界限，并给出了数值实验结果。

Apr, 2023

该论文提出了一种使用概率计算树逻辑规范的方法来综合 Markov 跳变线性系统 (MJLS) 的控制器，该方法基于所生成的有限状态抽象，该抽象通过采样技术从 “场景方法” 中计算转换概率的区间，从而生成 MJLS 的概率上合理的近似，并将该近似评估到实际的温度控制，与空中飞行器交付问题等多个基准测试问题中。

Dec, 2022

我们提供了一个对系统规范进行编码和定义相关证明的通用框架，并提出了一种自动化的方法来形式合成控制器和证明，通过利用神经网络的灵活性提供候选控制和证明函数，同时使用 SMT 求解器提供正确性的正式保证，我们通过开发一个原型软件工具对我们的框架进行测试，并评估其在通过对广泛的基准测试进行控制和证明合成时的有效性。

Sep, 2023

本研究主要集中于一种操作器推理方法，旨在基于先验假设构建基于低维度动力学模型，这些假设通常基于已建立的物理学或专家见解。我们的主要目标是开发一种能够推断具有固有稳定性保证的二次控制动力学系统的方法。我们研究具有能量保持非线性的控制系统的稳定性特征，从而识别出这些系统在什么条件下是有界输入有界状态稳定的。随后，这些见解被应用于学习过程，从而产生设计上固有稳定的推断模型。我们通过几个数值示例来验证我们提出的框架的有效性。

Mar, 2024

本研究提出了一种基于 POMDPs 的任意时间算法，通过在线性时态逻辑（LTL）清单约束条件下最大化满足概率来合成次优随机有限状态控制器（sFSCs），并通过机器人导航案例研究表明了该方法的有效性。

Jan, 2020