본 논문에서는 프로세스 및 측정 노이즈 분포가 독립적이고 정상적이며, 특정 기준 가우시안 노이즈 분포에 대한 특정 반지름(와서슈타인 거리) 이내에 있는 것으로 알려진 경우, 선형 정책이 최악의 경우 프로세스 및 측정 노이즈 분포에 대한 선형 이차 가우시안 (LQG) 조절 문제를 해결하는 데 최적임을 증명합니다.
이 논문은 LPV 형태로 표현되는 비선형 시스템에 대한 희소 구동 문제를 다룹니다. 사용자가 지정한 폐루프 성능을 보장하는 동시에 구동기 크기 제한을 최소화하는 컨벡스 최적화 프레임워크를 제안합니다.
제어 시스템에서 안전성과 안정성은 필수적인 속성이다. 제어 장벽 함수(CBF)와 제어 Lyapunov 함수(CLF)는 각각 안전성과 안정성을 보장하는 강력한 도구이다. 그러나 기존 접근법은 CBF와 CLF를 별도로 검증하고 합성하여, 두 함수의 호환성을 증명하지 않았다. 이로 인해 CLF-CBF-QP 제어기가 실행 중에 실패할 수 있다. 본 연구에서는 어떤 명목 제어기에도 의존하지 않고 CBF와 CLF의 호환성을 검증하고 합성하는 방법을 제안한다.
불확실한 선형 시변 확률 시스템의 제어를 위해 시나리오 최적화 기반의 후회 최소화 접근법을 제안한다. 이를 통해 사전에 알려지지 않은 시스템 동역학에 대해 강건한 성능 보장과 안전 제약 만족을 달성할 수 있다.
본 연구는 선형 2차 가우시안 제어 문제에서 비용 주도 잠재 모델 학습이 최적의 상태 표현 함수와 제어기를 찾을 수 있음을 보여줍니다. 이를 통해 관측 재구성이나 역 모델 학습 없이도 효과적인 제어가 가능함을 입증합니다.
매개변수 최적화 문제에서 유도된 제어기를 가진 LTI 시스템의 지수적 안정성을 보장하기 위한 충분 조건을 제시한다.
복잡한 시스템의 제어를 위한 데이터 주도 모델링 방법 소개
데이터 기반 온라인 적응 제어 알고리즘의 개발과 분석
EDMD를 활용한 데이터 기반 모델 예측 제어의 안정성 증명
Sontag의 범용 공식에 조정 가능한 스케일링 항을 통합하여 안전 제어 성능을 조절하는 새로운 솔루션을 소개합니다.