LEARNING开放获取📊 1 引用
面向学习与规划的并行可微可达性:具有认证神经动力学与控制器的系统
Keyi Shen, Glen Chou
2026
摘要
本文提出了一种基于JAX的并行可微可达性框架,结合泰勒模型流形构造与CROWN风格线性边界传播,支持GPU批处理与自动微分。基于该原语,开发了认证训练方法与可达性感知的采样型MPC方案,在非抓取操作与四旋翼任务中实现了在线规划与有界不确定性下的可达集过近似认证。
关键词
reachabilityneural dynamicscertified trainingmodel predictive controldifferentiable
相关论文
LEARNING
📊 0 引用
基于微调与AAS增强检索的LLM驱动自动化DFA评估
Jiaxin Liu, Xiaofeng Zhou, Suyang Yu 等 8 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
人工智能增强的智能焊接岛:基础模型革新制造业
Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
基于深度强化学习和动态图神经网络的多任务机器人调度代理
Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik 等 6 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
面向中间验证延迟与概念漂移的稳定区域增强在线学习方法
Zixin Zhong, Liyan Song, Fengzhen Tang 等 4 位作者
Pattern Recognition · 2026