neural network controller | BriefGPT

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演员 - 评论员物理告知的神经李雅普诺夫控制
使用 Zubov 的偏微分方程方法训练神经网络控制器和其对应的李亚普诺夫证书，以提高控制策略的吸引域范围。
PDF4 months ago
自主赛车的极限探索：最优控制与强化学习
本文研究如何为一个敏捷移动机器人设计一个控制系统，重点研究了一项具有挑战性的场景：自主无人机赛车。我们证明了在这个场景中，通过强化学习（RL）训练的神经网络控制器优于最优控制（OC）方法。我们的研究表明，RL 胜过 OC 的基本优势不是在于
PDF9 months ago
信号时态逻辑神经预测控制
通过直接学习神经网络控制器以满足信号时间逻辑 (STL) 的要求，以确保长期机器人任务的安全性和满足时间规范的挑战。同时，采用备用策略以保证控制器故障时的安全性。该方法可以适应不同的初始条件和环境参数，并在复杂的 STL 规范任务中以 10
PDF10 months ago
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。
PDFa year ago
神经网络控制系统可达性分析中的收缩引导自适应划分
本研究提出了一种基于收缩率指导的自适应分区算法，用于改进非线性反馈环路中神经网络控制器及干扰对区间值可靠范围估计的影响。该算法利用对上估计间隔的收缩率的估计结果，在选定时间和位置进行分区，并通过神经网络验证步骤和可达性分区层的分离，以小的计
PDFa year ago
受环境影响的演化群体具有有限感知能力的集体行为出现
本文研究了机器人群体控制器的设计，并探索了一种进化方法来缓解人类开发者对控制器细节和群体行为之间联系的困难。使用微分进化来发展神经网络控制器，实现机器人遵循环境特征的梯度并解决任务。研究表明，进化所得解决方案在控制较差的情况下具有最大的灵活
PDF2 years ago
一对多：建筑暖通空调控制的迁移学习
该研究提出了一种基于深度强化学习和迁移学习的建筑暖通空调系统控制方法，通过将神经网络控制器拆分为一个可以迁移的前端网络和一个针对每个特定建筑物的可高效训练的后端网络，显著减少训练时间、节约能源成本和改善温度控制精度。
PDF4 years ago