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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。

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

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-20T00:00:00Z

本文提出了一种利用微分平直性实现非线性系统准确线性化的新型非线性控制器,通过非线性输入映射并用于安全滤波器以保证稳定性和约束满足。该方法与最先进的学习为基础的控制策略相比,具有类似的性能,但计算效率显著提高,同时尊重平直状态和输入约束,并保证稳定性。

稀疏数据集离散动态输出反馈控制的耗散模仿学习

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-13T00:00:00Z
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