本研究提出了一种基于物理启发的神经网络框架，解决了手动设计控制安全函数的难题。新型神经CBF适用于高维系统，用户可定义安全区域，并通过案例研究验证了其有效性。

Neural Control Barrier Functions Based on Physics-Informed Neural Networks
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