Anutam Srinivasan

新的GPU加速自适应控制框架为机器人规划未来学习

研究人员开发了A-SLS，一个集成了未来学习到机器人系统实时规划中的鲁棒自适应控制新框架。该方法设计用于在GPU上运行，考虑了机器人在不熟悉环境中如何学习和减少不确定性，从而导致不那么保守的控制策略。A-SLS已证明在减少可达管保守性以及为复杂系统实现全身控制方面具有有效性，并已成功在物理Crazyflie无人机上进行了在线参数学习和稳定化测试。