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Adaptive and Learning-Based Control of Safety-Critical Systems

Max Cohen, Calin Belta (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book stems from the growing use of learning-based techniques, such as reinforcement learning and adaptive control, in the control of autonomous and safety-critical systems. Safety is critical to many applications, such as autonomous driving, air traffic control, and robotics. As these learning-enabled technologies become more prevalent in the control of autonomous systems, it becomes increasingly important to ensure that such systems are safe. To address these challenges, the authors provide a self-contained treatment of learning-based control techniques with rigorous guarantees of stability and safety. This book contains recent results on provably correct control techniques from specifications that go beyond safety and stability, such as temporal logic formulas. The authors bring together control theory, optimization, machine learning, and formal methods and present worked-out examples and extensive simulation examples to complement the mathematical style of presentation. Prerequisites are minimal, and the underlying ideas are accessible to readers with only a brief background in control-theoretic ideas, such as Lyapunov stability theory.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
16.05.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031293092
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Max Cohen, Calin Belta
Seitenanzahl
194
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Autorenporträt
Max Cohen is a Ph.D. Candidate and National Science Foundation Graduate Research Fellow in the Department of Mechanical Engineering at Boston University. He received his B.S. in Mechanical Engineering from the University of Florida and his M.S. in Mechanical Engineering from Boston University. Outside of academia he has worked as a Systems Engineer at Lockheed Martin and held research internships at MIT Lincoln Laboratory. His research interests include nonlinear control theory, learning-based control, and hybrid systems, with applications in robotics and autonomous systems.
Schlagwörter
Nonlinear Control, Adaptive Control, Reinforcement Learning, Learning-based Control, Safety-Critical Control, Control Lyapunov Function, Control Barrier Function, Autonomous Vehicles, Robotics, Safety Guarantees
Thema-Inhalt
TJFM - Regelungstechnik UYQM - Maschinelles Lernen TBJ - Mathematik für Ingenieure GPFC - Kybernetik und Systemtheorie UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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