PulseAugur
中
实时 07:16:00
English(EN) Self-Adaptive Learning and Model Predictive Control for Tracking Unknown Dynamics with No Regret

新的自适应学习方法可跟踪未知动力学

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的自适应在线学习方法，用于控制系统，旨在跟踪未知且可能切换的目标动力学。该方法同时学习多个预测器，并自适应地选择最佳预测器以匹配观察到的目标行为，提供了有限时间内的近最优保证。该方法已通过Crazyflie平台的仿真和硬件实验得到验证，证明了其在各种目标轨迹类型上的有效性。 AI

影响 这项研究可能导致机器人和自主系统中更鲁棒和适应性更强的控制系统。

排序理由 这是一篇详细介绍控制系统新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.LG 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

新的自适应学习方法可跟踪未知动力学

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Atharva Navsalkar, Hongyu Zhou, Vasileios Tzoumas ·

    用于跟踪未知动力学的无悔自适应学习与模型预测控制

    arXiv:2607.26370v1 Announce Type: cross Abstract: We propose a self-adaptive online learning for control method for tracking unknown target dynamics. The target dynamics can exhibit switching behavior, particularly, a mixture of structured, random, and/or adversarial motion. Such…

相关实体

相关话题