基于视觉的安全控制滤波器的学习集成

本研究解决了在不确定和复杂环境中设计安全控制滤波器的问题，这些滤波器需要根据视觉观测进行调整以满足安全约束。我们提出了一种新的方法，通过实证研究集成方法对滤波器在提高准确性和处理分布外数据的泛化能力的效果，为实现更可靠的控制滤波器奠定基础。实验结果表明，多样化的集成模型在安全与危险状态分类上优于单一模型。