Towards Safe Learning Control under Uncertainty with Guaranteed Performance

Li, Cong

2022

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Original title:: Towards Safe Learning Control under Uncertainty with Guaranteed Performance
Translated title:: Auf dem Weg zu einer sicheren lernenden Steuerung unter Unsicherheit mit garantierter Leistung
Author:: Li, Cong
Year:: 2022
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:: Buss, Martin (Prof. Dr.)
Referee:: Buss, Martin (Prof. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: ELT Elektrotechnik
TUM classification:: MSR 600
Abstract:: 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.
Translated abstract:: 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
Date of submission:: 12.04.2022
Oral examination:: 08.11.2022
File size:: 31927772 bytes
Pages:: 150
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220919-1652894-1-5
Last change:: 30.11.2022
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