本稿では未知ダイナミクスへのアプローチが主題であるものの、同様の手法は既知ダイナミクスでも有効です。既知ダイナミクスではシステムモデルが正確であるため予測精度が高くなりますが、未知ダイナミクスでは不確実性や変動性が大きいため学習アルゴリズムや制御方法に工夫が必要です。しかし、「Control Barrier Functions」(CBFs)や「Gaussian Process Regression」(GPR)など本稿で提案された手法は両方の場合でも適用可能であり,特に不確実性下でも安全性および制御パフォーマンス向上に貢献します。
インスピレーション:
これらの技術や手法は他分野でも応用可能ですか
これらの技術や手法は他分野でも広範囲に応用可能です。例えば、「Control Barrier Functions」(CBFs)は自動車産業だけでなく航空宇宙産業や製造業でも安全制御システム開発時に活用されています。「Gaussian Process Regression」(GPR)も医療領域では臨床試験データから治療効果予測する際等幅広く使用されています。これら革新的技術・手法は異種産業間で相互応用され,新たな価値創出および問題解決へインスピレーションを与えています。
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Inhoudsopgave
未知のシステムの制御のための学習ベースの所定時間安全性と制御バリア関数
Learning-based Prescribed-Time Safety for Control of Unknown Systems with Control Barrier Functions