关键词hamilton-jacobi reachability analysis
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- 神经可达管的验证：基于场景优化和合规预测
通过鲁棒方案优化和符合性预测，为神经可达管提供概率性安全保证；采用异常值调整的验证方法从神经可达管的误差分布中恢复更大的安全空间，有效解决多车碰撞避免和火箭降落等高维问题。
- 高维可达性形式化安全保证生成
提供自治系统的正式安全性和性能保证变得越来越重要，本文提出一种提供可达管的可证安全近似解的方法，该方法可以通过计算 DeepReach 解的误差界来进行可达管的修正，并通过基于情景优化的方法来推导 DeepReach 解的误差界等.
- DeepReach: 高维可达性的深度学习方法
DeepReach 是一种新的方法，利用了正弦网络的新发展，针对高维可达性问题开发了神经偏微分方程求解器，不需要任何显式监督，可以轻松处理外部干扰，对抗性输入和系统约束，并为系统提供安全控制器。在多车碰撞问题和狭窄通道问题上，DeepRea - MMHamilton-Jacobi 可达性：简要概述与最新进展
介绍了基础 Hamilton-Jacobi reachability 理论的概述和最新的数值工具的使用说明，此外，还回顾了一些高维 HJ reachability 的现有工作，展示了通过各种通用理论和应用特定的见解可以缓解维度挑战。