首页 /研究 /鲁棒Koopman控制屏障滤波器用于安全演员-评论家强化学习
LEARNING开放获取

鲁棒Koopman控制屏障滤波器用于安全演员-评论家强化学习

Dhruv S. Kushwaha, Zoleikha A. Biron

2026

摘要

该论文提出了一种名为鲁棒Koopman-CBF SAC的安全滤波演员-评论家框架,通过数据驱动的Koopman预测器构建仿射CBF约束,并利用二次规划安全层确保机器人系统在训练和部署中的安全性。实验表明该方法在CartPole稳定和跟踪任务中实现零约束违反,同时达到或超过无约束SAC的性能。

关键词

safe reinforcement learningcontrol barrier functionsKoopman operatoractor-criticrobotics

相关论文