Metodi di apprendimento per il controllo del movimento per robot su zampe
type: CreativeWork
description: Questa tesi di dottorato esamina le aree di ricerca relative alla stabilità dei controllori neurali e alla certificazione di sicurezza. Negli ultimi anni sono emerse nuove tecniche basate su metodi data-driven per ottenere garanzie di stabilità, permettendo l'apprendimento di certificati insieme a strategie di controllo. Questa tesi presenta uno studio completo e aggiornato di questo campo in evoluzione e fornisce implementazioni per una serie di controllori neurali per sistemi di ordine superiore e sottoattuati.
abstract: Questa tesi di dottorato esamina le aree di ricerca relative alla stabilità dei controllori neurali e alla certificazione di sicurezza. Negli ultimi anni sono emerse nuove tecniche basate su metodi data-driven per ottenere garanzie di stabilità, permettendo l'apprendimento di certificati insieme a strategie di controllo. Questa tesi presenta uno studio completo e aggiornato di questo campo in evoluzione e fornisce implementazioni per una serie di controllori neurali per sistemi di ordine superiore e sottoattuati.
author: LI NOCE, Alessia
language: ita
keywords: Stabilty, Neural Network, Legged robots, Stabilità, Reti Neurali, Robot su zampe
date published: 2024-12-09
date modified: 2026-07-24T01:34:51Z
provider: Università degli Studi di Catania
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli studi di Catania

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.11769/658149