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多阶段模型预测安全滤波器：通过增加预测时间窗口减少抖动
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用微分平直性实现类似最先进的学习为基础的控制器性能但计算开销显著减少的新型非线性控制器。该控制器通过非线性输入映射将非线性系统准确线性化，并用于安全滤波器以保证稳定性和约束满足。最终通过两次连续凸优化执行约束的非线性学习为基础的最优控制，取得类似的性能，同时提高计算效率并保证稳定性。
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关键要点
- 提出了一种新型非线性控制器，利用微分平直性实现类似最先进的控制器性能。
- 该控制器通过非线性输入映射准确线性化非线性系统。
- 非线性转换通过高斯过程进行学习，并用于安全滤波器以保证稳定性和约束满足。
- 安全滤波器改进来自平直模型预测控制器的输入。
- 通过两次连续凸优化执行约束的非线性学习为基础的最优控制。
- 与最先进的学习为基础的控制策略比较，取得类似性能但计算效率显著提高。
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