X용 장벽 기능 제어
요약:한 번의 실패가 치명적인 결과를 초래할 수 있으므로 안전은 자율 시스템과 로봇의 핵심입니다. 시스템 상태와 환경 정보를 사용할 수 없는 구조화되지 않은 복잡한 환경에서는 안전에 중요한 제어 문제가 훨씬 더 어렵습니다. 이 강연에서는 먼저 제어 장벽 기능(CBF)을 사용하여 제어 이론 관점에서 안전에 대해 논의하겠습니다. CBF는 제어 시스템 실행 중 안전 요구 사항의 진화를 포착하고 순방향 불변성으로 인해 항상 안전을 보장하는 데 사용될 수 있으며 이 방법은 비선형 시스템 및 제약 조건에 매우 효과적이고 효율적인 것으로 나타났습니다. 그런 다음 시뮬레이션과 실제 실험 모두에서 제어 시스템, 로봇 공학(자율 지상 차량, 수상 선박 및 비행 차량, 다리 로봇, 로봇 무리, 소프트 로봇 및 조작기), 기계 학습(순차 및 생성 AI 모델)과 같은 다양한 영역에 CBF를 적용하는 방법에 대해 논의하겠습니다.
약력:웨이 샤오 현재 WPI 로봇 공학과의 조메가 슬롯입니다. 그는 매사추세츠 공과대학 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구실(CSAIL)에서 박사후 연구원이었습니다. 그 전에 그는 박사 학위를 받았습니다. 2021년 미국 매사추세츠주 브루클린에 있는 보스턴 대학교에서 학위를 취득했습니다. 그의 연구 관심 분야는 안전에 중요한 제어 이론과 신뢰할 수 있는 기계 학습이며, 특히 로봇공학과 다중 에이전트 시스템에 중점을 두고 있습니다. 그는 Boston University에서 뛰어난 논문상을 받았고, 2020년 IEEE Conference on Decision and Control에서 뛰어난 학생 논문상을 받았으며, ACM/IEEE ICCPS 2021에서 최우수 논문 후보로 지명되었습니다.