BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-16T00:00:00Z 基于凸优化的神经网络系统安全滤波器设计 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种基于模型学习的鲁棒控制方法，利用鲁棒凸优化和Lyapunov理论定义了鲁棒控制Lyapunov阻碍函数，实现了安全性和稳定性保证的控制器。通过模拟结果展示了该方法在汽车轨迹跟踪、非线性控制中的障碍物避障、卫星交会和飞行控制等问题上的应用，表明该方法降低了计算成本，并且控制器的能力与稳健MPC技术相匹配或优于其能力。 🏷️ 标签 Lyapunov理论 安全性 模型学习 滤波器 神经网络 稳定性 鲁棒控制 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
