メタ学習アプローチ「Portfolio」を用いることで、AutoMPCのシステム同定チューニングの効率と安定性が向上する。
本研究は、確率的な力学系と非平滑な安全集合に対して、制御バリア関数を拡張することで、不確実な環境下での安全性を保証する手法を提案する。
