Hongchao Zhang
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
安全制御制御バリア関数制御理論
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 微分代数システムにおける制御バリア関数の検証と前方不変性安全制御2026/3/1
微分代数方程式（DAE）システムの安全性を保証するため、代数制約を考慮したDAE対応制御バリア関数を提案し、前方不変性の条件と検証手法を確立した。
- 確率的ニューラル制御バリア関数の合成制御バリア関数2025/6/1
確率系における安全性を保証するニューラル制御バリア関数(SNCBF)を、検証不要または検証ループ内で合成する枠組みを提案し、倒立振子など3例で有効性を示した。
- SEEV: ReLUニューラルバリア関数の効率的な厳密検証を伴う合成安全制御2024/10/1
ReLUニューラル制御バリア関数の合成時に活性化領域を減らす正則化を導入し、安全条件のタイトな過近似で検証を高速化するフレームワークを提案した。
- 制御リアプノフ関数と制御バリア関数の両立性検証と合成制御理論2024/6/1
制御バリア関数(CBF)と制御リアプノフ関数(CLF)が両立するための必要十分条件を導出し、SOS計画による検証とノミナル制御器に依存しない合成手法を提案した。
- 確率的環境における形式的検証済み制御バリア関数の学習安全制御2024/3/1
ニューラルネットワークで制御バリア関数を表現し、リプシッツ制約を課すことで事後検証を不要にし、確率的環境でも安全性を保証する学習手法を提案した。
- センサ故障・攻撃下のロボットのための耐故障ニューラル制御バリア関数安全制御2024/2/1
センサ故障や攻撃を受けるロボットでも安全性を保証できる新しいニューラル制御バリア関数(FT-NCBF)を提案し、データ駆動で学習する手法を開発した。