x 제어 장벽 함수
초록 :안전은 자율 시스템과 로봇의 핵심입니다. 단일 고장은 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 시스템 상태 및 환경 정보를 사용할 수없는 구조화되지 않은 복잡한 환경에서는 안전 중요 제어 문제가 훨씬 더 어렵습니다. 이 대화에서 먼저 제어 장벽 함수 (CBF)가있는 제어 이론적 관점에서 안전에 대해 논의 할 것입니다. CBFS는 제어 시스템을 실행하는 동안 안전 요구 사항의 진화를 포착하고 전방 불변으로 인해 항상 안전을 보장하는 데 사용될 수 있으며,이 방법은 비선형 시스템 및 제약에 매우 효과적이고 효율적 인 것으로 나타났습니다. 그런 다음 제어 시스템, 로봇 공학 (자율 지상 차량, 표면 용기 및 비행 차량, 레깅스 로봇, 로봇 떼, 소프트 로봇 및 조작기) 및 기계 학습 (순차 및 생성 AI 모델), 시뮬레이션 및 실제 실험에서 CBF를 다양한 영역에 적용하는 방법에 대해 논의 할 것입니다.
Bio :Wei Xiao 현재 WPI Robotics Engineering Department의 조메가 슬롯입니다. 그는 Massachusetts Institute of Technology의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소 (CSAIL)의 박사후 직원이었습니다. 그 전에는 박사 학위를 받았습니다. 2021 년 미국 MA의 Brookline에있는 Boston University에서 학위를 취득했습니다. 그의 연구 관심사에는 안전 크리티컬 제어 이론과 신뢰할 수있는 머신 러닝이 포함되며, 로봇 공학 및 다중 에이전트 시스템에 특히 중점을 둡니다. 그는 Boston University에서 2020 IEEE 의사 결정 및 통제 컨퍼런스에서 뛰어난 학생 신문 상을 수상했으며 ACM/IEEE ICCPS 2021에서 최고의 신문 지명을 받았습니다..