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利用 BarrierNet 从信号时间逻辑规范中学习稳健且正确的控制器
这篇论文研究了学习神经网络控制器以满足信号时间逻辑(STL)规范的问题,提出了一种使用可训练高阶控制障碍函数的方法,结合 BarrierNet 进行控制的方案,并证明了该方法的鲁棒性优于现有算法。
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