本研究では、モデルベースの証明関数ベースの手法とガウシアンプロセス回帰を組み合わせた、データ駆動型の安全フィルタを提案している。特に、システムの制約を満たすために重要なデータポイントを効率的に選択するオンラインデータ選択アルゴリズムを開発した。
具体的には以下の通り:
提案手法により、複雑で不確実なロボットシステムにおいても、データ駆動型安全フィルタの実用性と効率性が大幅に向上した。
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