本文提出了一种新的方法，用于从黑盒动态系统中学习安全控制策略和屏障证书，无需精确的系统模型，并证明了安全证书在黑盒系统上成立。

Jan, 2022

本文研究了如何将在模拟中成功的控制策略推广到实际机器人上，通过计算模拟根据该策略期望的状态并利用深度逆动力学模型决定哪种真实世界的控制动作最适合实现这些状态，同时提出了一种数据收集方法（逐步）学习深度逆动力学模型。

Oct, 2016

该论文提出基于高斯过程的数据驱动方法，学习部分未知环境下四旋翼的模型，采用屏障证明方法确保学习过程的安全，并设计了学习控制器以及递归高斯过程预测方法，模拟结果表明该方法的有效性。

Oct, 2017

我们提出了一种新的方法来训练和验证基于 NLB 的证书，通过证书的序列设计和过滤来简化验证过程，并与神经网络验证引擎一起提供正式保证，以确保 DRL 代理实现其目标并避免不安全行为，通过在 DRL 控制的航天器上进行案例研究展示了该方法的优点。

May, 2024

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

该研究提出了一种基于学习控制障碍函数作为安全证书实现的多智能体安全控制方法，该方法可以在分散式网络中进行联合学习，并且可以适应任意数量的智能体。在实验中，该方法显著优于其他主要的多智能体控制方法，并具有出色的泛化能力。

Jan, 2021

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

通过学习过渡模型，我们可以使用它来驱动摊销政策的学习。因此，我们重访了政策优化并描述了一个模块化神经网络架构，该架构从预测错误中同时学习了系统动力学和生成适当连续控制命令的随机策略，并通过与线性二次调节器的基线进行比较来评估模型。

Sep, 2022