基于高斯过程的欧拉 - 拉格朗日系统跟踪控制在拓扑切换下的合作学习
内容提要
该文综述高斯过程回归在控制系统中的应用：利用数据补偿未知动力学，按不确定性自适应调整反馈增益，保证全局有界跟踪误差；在多智能体系统中提出先验感知选择性分布式高斯过程，提升预测精度并确立误差界限；还用于信息新鲜度优化、随机控制、模型预测控制及系统验证等。
延伸解读
高斯过程在控制中的核心作用
文章指出，高斯过程回归被用于补偿系统未知动力学，并基于学习模型的不确定性自适应调整反馈增益，从而保证全局有界跟踪误差。这显示高斯过程不仅提供预测，还能量化不确定性，使控制器在未知环境下仍能保持稳定性和性能。
多智能体合作学习的创新点
在多智能体系统中，文章提出先验感知选择性分布式高斯过程（Pri-GP），允许智能体根据可信度选择性请求邻居预测。这提高了个体预测准确性，尤其在先验知识不正确时，同时避免了计算密集的方差计算，并确立了预测误差界限，增强了安全关键应用中的可靠性。
跨领域应用与验证
高斯过程回归还应用于信息新鲜度优化、随机控制、模型预测控制及系统验证等。例如，在信息新鲜度问题中，通过预测丢失状态来最小化平均信息新鲜度和传输功率；在系统验证中，将连续系统抽象为有限状态不确定马尔可夫决策过程。这些案例展示了高斯过程在复杂技术系统中的广泛适用性。
Q&A
高斯过程回归在控制系统中主要用来做什么？
高斯过程回归用于补偿系统未知的动力学，并基于学习模型的不确定性自适应调整反馈增益，以保证全局有界跟踪误差。
先验感知式选择性分布式高斯过程（Pri-GP）有什么创新点？
Pri-GP 赋予智能体根据可信度有选择地请求邻居预测结果的能力，提高了个体预测准确性，特别是在先验知识不正确时；同时消除了分布式 GP 中计算密集的方差计算来确定聚合权重的需求，并确立了预测误差界限。
高斯过程回归如何用于信息新鲜度优化？
通过机器学习和高斯过程回归预测丢失的状态和操作信息，以最小化平均信息新鲜度和传输功率，并利用 Lyapunov drift-plus-penalty 优化框架提出动态控制算法。
在模型预测控制中，高斯过程回归如何提高控制性能？
使用高斯过程回归模型对非线性动态系统建模，并计算模型残差不确定性以实现谨慎控制；通过近似计算提高计算效率，在自主赛车等模拟和硬件实验中展示了性能改进。
高斯过程回归如何用于系统验证？
提出一个基于高斯过程回归的验证框架，将连续空间系统抽象为有限状态不确定马尔可夫决策过程，利用模型检测工具验证抽象的不确定性，并将结果扩展到部分可观测系统，适用于线性、非线性和切换系统。
高斯过程回归在随机控制中有什么理论结果？
针对包含未知输入信号的物理系统，以高斯过程建模未知信号，得到潜在力模型（LFMs），并引入随机控制方法，提供了新的理论可观测性和可控性结果。
