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Dubins car
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新方法利用时序逻辑增强连续系统的策略合成
研究人员开发了一种用于连续状态随机动态系统策略合成的新方法，该方法使用线性时序逻辑来处理高级规范。他们的方法包括将动态系统与从规范派生的自动机进行组合，并在所得的乘积系统上解决最优规划问题。为了克服混合状态空间中的稀疏奖励问题，他们引入了一种广义的最优备份顺序，该顺序指导值备份并加速学习，同时保持最优性。提出了一种Actor-Critic强化学习算法，该算法利用增广拉格朗日方法进行策略评估，并采用模块化学习，为每个自动机状态使用单独的…
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为多智能体时空逻辑开发新框架
研究人员开发了一个新的代数框架，用于定义带图算子的时空逻辑 (STL-GO) 的定量语义。该逻辑通过引入图算子来扩展信号时态逻辑 (STL)，这些算子可以计算满足特定属性的邻近智能体数量。新框架将时间聚合与图算子聚合分开，并证明了其可靠性和完备性取决于单调性条件。该系统在模拟的多智能体环境中实现并进行了测试，包括 Dubins 汽车动力学场景和地-卫星系统，并评估了四种不同的语义实例化。
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LightCROWN改进了神经控制屏障函数的验证
研究人员开发了LightCROWN，一种用于有效验证神经控制屏障函数（NCBFs）的新方法，特别是那些具有tanh等非线性激活函数的。该方法通过激活函数的解析性质计算更紧凑的雅可比界限，从而改进了现有的基于CROWN的方法。实验表明，LightCROWN在倒立摆和四旋翼飞行器等各种控制系统上显著提高了验证成功率、速度和可扩展性。