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

本文提出一种方法，通过联合学习障碍函数和类李亚普诺夫函数的神经网络来实现动态系统的安全和目标控制，该方法在摆、小车倒立杆和无人机等动态系统中得到了有效应用。

Jun, 2020

通常，学习和控制过程中利用约束安全证书的技术被用于保证安全性，但是过高的模型不确定性可能使得鲁棒安全认证方法变得不可行。本文考虑了基于控制屏障函数（CBF）二阶锥规划的具有鲁棒安全证书的学习环境，在该环境下，如果控制屏障函数证书是可行的，我们的方法将利用它来保证安全性。否则，我们的方法通过探索系统动力学来收集数据，恢复控制屏障函数约束的可行性。我们采用了一种受贝叶斯优化中成熟工具启发的方法。我们证明，如果采样频率足够高，我们可以恢复鲁棒 CBF 证书的可行性，从而保证安全性。我们的方法不需要先验模型，据我们所知，这是第一个在存在偶尔不可行安全证书的情况下无需备份非学习型控制器即可保证安全的算法。

Nov, 2023

本论文介绍了一种利用神经网络提供形式化到达 - 避免保证的方法，通过在随机非线性动态系统中学习控制器来解决实现证明的问题，以及提出了超级马丁格尔的概念作为证明，并通过对 Lyapunov 函数的确定性系统的随机扩展上的级集的约束来提供可达性和避开保证。

Oct, 2022

通过最大安全概率的物理信息增强强化学习算法，提出了一种可以从少量样本中推断长期风险的风险量化和可达性分析方法。

Mar, 2024

在这篇论文中，我们提出了一种安全学习算法，通过使用 Nadaraya-Watson 估计器而不是高斯过程，提供概率安全保证，并且在数据点数量方面实现对数级别的扩展。我们为估计结果提供了理论保证，将其嵌入到一个安全学习算法中，并在模拟的七自由度机器人操纵器上进行了数值实验。

Sep, 2023

本文探讨了如何使用单个学习算法共同学习证明其稳定性的證明的策略，结果显示需要对策略进行某种形式的预训练才能成功修复和验证策略。

May, 2022

论文研究了通过调节策略的输入输出梯度，可以基于可行性半定规划问题获得健壮稳定性的保证，并通过应用于两个去中心化控制任务，证明强化学习代理可以在稳定控制参数空间中具有高性能和长期稳定的学习行为。

Oct, 2018

研究 stochastic dynamical system 在 finite-time horizon 下的安全性问题，提出基于 stochastic control barrier functions 的 barrier certificate condition 以量化系统在有限时间内退出给定的安全区域的概率，并将该条件表述为 sum-of-squares 优化问题进行高效的数值计算，在保证 expected value 的发展的状态相关的上限的前提下，提供了连续时间和离散时间系统的解决方案，针对控制的仿射动力学系统，提出了合成多项式状态反馈控制器以实现指定的安全概率，使用实例研究连续时间和离散时间领域中验证和控制方法的性能。

Sep, 2019

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