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机构名称：
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混合动力系统无处不在，因为实际机器人应用通常涉及连续状态和离散切换。安全是混合机器人系统的主要问题。措施至关重要的安全控制方法在计算上效率低下，对系统性能有害或限于小型系统。为了修改这些缺点，在本文中，我们提出了一种支持学习的方法来构建局部控制障碍功能（CBF），以确保广泛的非线性混合动力学系统的安全性。最终结果是一个安全的基于神经CBF的开关控制器。我们的方法在计算上是有效的，对任何参考控制器的侵入率最低，并且适用于大型系统。我们通过两个机器人示例来评估我们的框架，并通过两个基于CBF的方法和模型预测性控制来证明其效果和灵活性。关键字：混合系统，安全性，控制障碍功能
arxiv：2401.14907v2 [cs.ro] 2024年11月29日
主要关键词
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