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Neural Control Barrier Functions Based on Physics-Informed Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种基于物理启发的神经网络框架，解决了手动设计控制安全函数的难题。新型神经CBF适用于高维系统，用户可定义安全区域，并通过案例研究验证了其有效性。
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关键要点
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本研究提出了一种基于物理启发的神经网络框架。
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该框架解决了手动设计控制安全函数（CBF）的难题。
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新型神经CBF适用于高维系统，增强了灵活性。
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用户可以定义安全区域以适应特定应用。
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通过案例研究验证了该方法的有效性，包括倒立摆、自治地面导航和障碍环境中的空中导航。
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