비선형 제약 조건 하에서의 능동 학습 기반 모델 예측 커버리지 제어

다중 에이전트 시스템에서 비선형 동역학과 안전 제약 조건을 고려하여 주어진 영역을 최적으로 커버하는 문제를 해결한다. 이를 위해 계층적 및 비계층적 접근법을 제안하며, 능동 학습 기법을 활용하여 초기에 알려지지 않은 환경을 탐색한다.