English(EN) Micro Neural Policies for Safe Real-Time Robotic Control

微型神经网络策略赋能嵌入式设备上的安全机器人控制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员开发了微型神经网络策略（MNPs），可在计算能力有限的设备上实现安全、鲁棒的实时机器人控制。通过整合进化策略和统计模型检查，这些策略在不牺牲性能的情况下显著减小了尺寸。MNPs已成功在Cartpole和Quadrotor任务上进行了测试，展示了有效的仿真到现实迁移能力，并且内存占用低至0.5 kB，使其适用于微控制器。 AI

影响使得先进的AI控制系统能够部署在高度受限的嵌入式设备上，扩展了机器人技术的应用范围。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Hongpeng Cao, Riccardo Curcio, Daniele Ottaviano, Marco Caccamo · 2026-10-07 04:00

用于安全实时机器人控制的微型神经网络策略

arXiv:2610.08541v1 Announce Type: cross Abstract: In this paper, we investigate the synthesis of Micro Neural Policies (MNP) to enable safe and robust real-time robotic control on computationally constrained embedded devices. We demonstrate that integrating Evolution Strategy (ES…

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