Sampling-guided symbolic control framework under changing environments

变化环境下采样引导的符号控制框架

基本信息

项目摘要

During this academic year, there were two main research directions of the project.1. The first direction is to extend the developed symbolic control framework to control and monitor multi-agent systems, focusing on nonholonomic robots.2. The second direction is to study a safe learning approach using discrete (symbolic) structures.
在本学年,项目主要有两个研究方向。第一个方向是扩展已开发的符号控制框架,以控制和监视多智能体系统,重点是非完整机器人。第二个方向是研究使用离散(符号)结构的安全学习方法。

项目成果

期刊论文数量(8)
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Logic for Timed Agent Network Topologies
定时代理网络拓扑的逻辑
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    C. Eberhart;J. Haydon;J. Dubut;A. Cetinkaya;S. Pruekprasert
  • 通讯作者:
    S. Pruekprasert
Dynamic Shielding for Reinforcement Learning in Black-Box Environments
黑盒环境中强化学习的动态屏蔽
  • DOI:
    10.1007/978-3-031-19992-9_2
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Waga Masaki;Castellano Ezequiel;Pruekprasert Sasinee;Klikovits Stefan;Takisaka Toru;Hasuo Ichiro
  • 通讯作者:
    Hasuo Ichiro
Fast Synthesis for Symbolic Self-triggered Control under Right-recursive LTL Specifications
Local Opacity Verification for Distributed Discrete Event Systems
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プルエクプラサート サシニー其他文献

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