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Originaltitel:
Towards Safe Learning Control under Uncertainty with Guaranteed Performance
Übersetzter Titel:
Auf dem Weg zu einer sicheren lernenden Steuerung unter Unsicherheit mit garantierter Leistung
Autor:
Li, Cong
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Buss, Martin (Prof. Dr.)
Gutachter:
Buss, Martin (Prof. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
MSR 600
Kurzfassung:
Autonomous systems, either robot manipulators, unmanned aerial vehicles, or self-driving cars, are desired to safely accomplish predetermined tasks with guaranteed or optimal performance despite uncertainties. This dissertation presents our efforts, via set-theoretic and reinforcement learning approaches, to formulate, analyse, and solve the aforementioned problem termed safe learning control under uncertainty with guaranteed performance.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation werden unsere Bemühungen vorgestellt, mit Hilfe von mengentheoretischen und Reinforcement-Learning-Ansätzen das oben genannte Problem der sicheren Lernkontrolle unter Unsicherheit mit garantierter Leistung zu formulieren, zu analysieren und zu lösen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1652894
Eingereicht am:
12.04.2022
Mündliche Prüfung:
08.11.2022
Dateigröße:
31927772 bytes
Seiten:
150
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220919-1652894-1-5
Letzte Änderung:
30.11.2022
 BibTeX