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stochastic model predictive control
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通过逆强化学习识别基于随机模型预测控制车辆的反应感知驾驶风格
自动驾驶车辆中的驾驶风格通过以加权特征描述并捕捉车辆的反应感知特征，使用改进的最大熵逆强化学习方法从演示轨迹中识别驾驶风格，并通过 MATLAB 模拟和现有实验进行验证。
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10 months ago
四旋翼无人机跟踪控制系统的可信强化学习
提出了一种新型的轨迹跟踪器，其集成了分布式强化学习扰动估计器和随机模型预测控制器，用于准确识别不确定的气动效应，并优化控制参数来保证凸性，实现了至少最优全局收敛速率和一个确定的亚线性速率，对于实际应用提出的 ConsDRED-SMPC 框架
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a year ago
通过学习分类器实现自适应模型预测控制
本文提出了一种自适应 MPC 系统，可以通过利用贝叶斯优化和经典的 EI 获取方法自动估计控制和模型参数，通过机器学习方法用于密度比估计从而实现该控制器在多种有挑战性的机器人操作任务上的鲁棒性。
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2 years ago
基于贝叶斯优化的鲁棒模型预测控制在模型参数不确定性下的应用
提出了一种自适应优化方法，用于调整随机模型预测控制 (MPC) 的超参数，同时基于性能奖励估计转换模型参数的概率分布。用异方差噪声模型开发贝叶斯优化算法来处理超参数和动力学模型参数空间中的噪声变化。试验结果表明我们的方法可以得到更高的累积回
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2 years ago
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