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System Level Synthesis
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新的PAC-Bayesian方法为二次系统提供控制认证
研究人员开发了一种使用PAC-Bayesian界限来认证二次闭环控制系统的新方法。该方法通过采用系统级综合参数化来解决无界和非Lipschitz损失函数带来的挑战。该方法为控制响应上的后验分布提供了PAC-Bayes-Chernoff证书，并包含一个数据驱动的界限，该界限可以最小化以创建用于控制选择的学习算法。
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VISION-SLS 通过学习到的视觉抽象实现安全、可扩展的视觉运动控制
研究人员开发了 VISION-SLS，一种用于利用视觉输入的安全控制系统的创新方法。该方法为约束满足提供了强大的保证，即使在传感器噪声、部分可观测性和非线性动力学存在的情况下也是如此。该系统将学习到的低维观测图与通过系统级综合优化的因果输出反馈策略相结合，实现了实用且可扩展的视觉运动控制。