Metodi di apprendimento per il controllo del movimento per robot su zampe
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.
Stabilty, Neural Network, Legged robots, Stabilità, Reti Neurali, Robot su zampe
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