Buchumschlag

Adaptive Deep Neural Network-Based Control Barrier Functions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sweatland, Hannah M., Patil, Omkar Sudhir, Dixon, Warren E.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Systems and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Lyapunov-Based Deep Neural Networks for Adaptive Control of Stochastic Nonlinear Systems
von: Akbari, Saiedeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lyapunov-Based Deep Residual Neural Network (ResNet) Adaptive Control
von: Patil, Omkar Sudhir, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LyLA-Therm: Lyapunov-based Langevin Adaptive Thermodynamic Neural Network Controller
von: Akbari, Saiedeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simultaneous Online System Identification and Control using Composite Adaptive Lyapunov-Based Deep Neural Networks
von: Patil, Omkar Sudhir, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Lyapunov-Based Graph Neural Networks for Adaptive Control of Multi-Agent Systems
von: Fallin, Brandon C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

System Identification and Control Using Lyapunov-Based Deep Neural Networks without Persistent Excitation: A Concurrent Learning Approach
von: Hart, Rebecca G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Collaborative Spacecraft Servicing under Partial Feedback using Lyapunov-based Deep Neural Networks
von: Nino, Cristian F., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bounds on Deep Neural Network Partial Derivatives with Respect to Parameters
von: Patil, Omkar Sudhir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online ResNet-Based Adaptive Control for Nonlinear Target Tracking
von: Nino, Cristian F., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed RISE-based Control for Exponential Heterogeneous Multi-Agent Target Tracking of Second-Order Nonlinear Systems
von: Nino, Cristian F., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lyapunov-Based Kolmogorov-Arnold Network (KAN) Adaptive Control
von: Shen, Xuehui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lyapunov-Based Physics-Informed Deep Neural Networks with Skew Symmetry Considerations
von: Hart, Rebecca G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Collaborative Indirect Influencing and Control on Graphs using Graph Neural Networks
von: Gardenswartz, Max L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lyapunov-based Adaptive Transformer (LyAT) for Control of Stochastic Nonlinear Systems
von: Akbari, Saiedeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Network-assisted Interval Reachability for Systems with Control Barrier Function-Based Safe Controllers
von: Ajeyemi, Damola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Auxiliary-Variable Adaptive Control Barrier Functions
von: Liu, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic Neural Control Barrier Functions
von: Zhang, Hongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Auxiliary-Variable Adaptive Control Barrier Functions for Safety Critical Systems
von: Liu, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Proxy Control Barrier Functions: Integrating Barrier-Based and Lyapunov-Based Safety-Critical Control Design
von: Wang, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Matrix Control Barrier Functions
von: Ong, Pio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Control Barrier Functions from Physics Informed Neural Networks
von: Agrawal, Shreenabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Equivariant Multi-Agent Control Barrier Functions
von: Bousias, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extracting Forward Invariant Sets from Neural Network-Based Control Barrier Functions
von: Vaisi, Goli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Composite Adaptive Control Barrier Functions for Safety-Critical Systems with Parametric Uncertainty
von: Kamaldar, Mohammadreza
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Control Barrier Functions with Vanishing Conservativeness Under Persistency of Excitation
von: Gutierrez, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Disturbance Observer-Parameterized Control Barrier Function with Adaptive Safety Bounds
von: Yang, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Supporting Lemmas for RISE-based Control Methods
von: Kamalapurkar, Rushikesh, et al.
Veröffentlicht: (2013)

Neural Network-based Co-design of Output-Feedback Control Barrier Function and Observer with Input Constraints
von: Jagabathula, Vaishnavi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Control Barrier Functions: Maximizing the Action Space Subject to Control Bounds
von: Beaver, Logan E.
Veröffentlicht: (2024)

Resilient State Recovery using Prior Measurement Support Information
von: Zheng, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Safety with Control Barrier Functions and Triggered Batch Least-Squares Identifier
von: Shen, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Addressing Relative Degree Issues in Control Barrier Function Synthesis with Physics-Informed Neural Networks
von: Brunke, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Spectral Perspective on Stochastic Control Barrier Functions
von: Jang, Inkyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Where to Put Safety? Control Barrier Function Placement in Networked Control Systems
von: Beger, Severin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hybrid Lyapunov and Barrier Function-Based Control with Stabilization Guarantees
von: Matias, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Verification and Synthesis of Discrete-Time Control Barrier Functions
von: Shakhesi, Erfan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Control Barrier Functions for Signal Temporal Logic Specifications with Input Constraints
von: Jagabathula, Vaishnavi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Control Barrier Functions for Stochastic Systems and Safety-critical Control Designs
von: Nishimura, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Safe Feedback Optimization through Control Barrier Functions
von: Delimpaltadakis, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Koopman-Based Linear MPC for Safe Control using Control Barrier Functions
von: Liu, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)