Safe Reinforcement Learning for Real-World Engine Control
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Bedei, Julian, Koch, Lucas, Badalian, Kevin, Winkler, Alexander, Schaber, Patrick, Andert, Jakob |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Safe Reinforcement Learning for Real-World Engine Control Data and Scripts
von: Bedei, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bedei, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transfer of Reinforcement Learning-Based Controllers from Model- to Hardware-in-the-Loop
von: Picerno, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Picerno, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Introducing a Deep Neural Network-based Model Predictive Control Framework for Rapid Controller Implementation
von: Gordon, David C., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gordon, David C., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Hybrid Reinforcement Learning and Model Predictive Control for Adaptive Control of Hydrogen-Diesel Dual-Fuel Combustion
von: Bedei, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bedei, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Production-Ready Automated ECU Calibration using Residual Reinforcement Learning
von: Kampmeier, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kampmeier, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LExCI: A Framework for Reinforcement Learning with Embedded Systems
von: Badalian, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Badalian, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Trustworthy and Explainable Deep Reinforcement Learning for Safe and Energy-Efficient Process Control: A Use Case in Industrial Compressed Air Systems
von: Bezold, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bezold, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Learning to Mastery: Achieving Safe and Efficient Real-World Autonomous Driving with Human-In-The-Loop Reinforcement Learning
von: Zeqiao, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeqiao, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Probabilistic Shielding for Safe Reinforcement Learning
von: Court, Edwin Hamel-De le, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Court, Edwin Hamel-De le, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Safe Urban Traffic Control via Uncertainty-Aware Conformal Prediction and World-Model Reinforcement Learning
von: Chandra, Joydeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chandra, Joydeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Safe Offline Reinforcement Learning with Real-Time Budget Constraints
von: Lin, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
SafeDreamer: Safe Reinforcement Learning with World Models
von: Huang, Weidong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huang, Weidong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CAPSULE: Control-Theoretic Action Perturbations for Safe Uncertainty-Aware Reinforcement Learning
von: Narava, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Narava, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Safe Reinforcement Learning-based Control for Hydrogen Diesel Dual-Fuel Engines
von: Sharma, Vasu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sharma, Vasu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement Learning by Guided Safe Exploration
von: Yang, Qisong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Qisong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Safe Reinforcement Learning via Recovery-based Shielding with Gaussian Process Dynamics Models
von: Goodall, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Goodall, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Real-World Reinforcement Learning of Active Perception Behaviors
von: Hu, Edward S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Edward S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Constrained Reinforcement Learning for Safe Heat Pump Control
von: Zhang, Baohe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Baohe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SafeAdapt: Provably Safe Policy Updates in Deep Reinforcement Learning
von: Anisimov, Maksim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Anisimov, Maksim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Approximate Model-Based Shielding for Safe Reinforcement Learning
von: Goodall, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Goodall, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sanity Checking Causal Representation Learning on a Simple Real-World System
von: Gamella, Juan L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gamella, Juan L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Vision-Language Model Training with Reinforcement Learning in Synthetic Worlds for Real-World Success
von: Bredis, George, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bredis, George, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Abstraction for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning
von: Wibault, Clarisse, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wibault, Clarisse, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Online Optimization for Offline Safe Reinforcement Learning
von: Chemingui, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chemingui, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IncidentNet: Traffic Incident Detection, Localization and Severity Estimation with Sparse Sensing
von: Peddiraju, Sai Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peddiraju, Sai Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Safe Flow Q-Learning: Offline Safe Reinforcement Learning with Reachability-Based Flow Policies
von: Tayal, Mumuksh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tayal, Mumuksh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FutureWorld: A Live Reinforcement Learning Environment for Predictive Agents with Real-World Outcome Rewards
von: Han, Zhixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Han, Zhixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Production Scheduling Framework for Reinforcement Learning Under Real-World Constraints
von: Hoss, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hoss, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Implicit Safe Set Algorithm for Provably Safe Reinforcement Learning
von: Zhao, Weiye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Weiye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PCGRL+: Scaling, Control and Generalization in Reinforcement Learning Level Generators
von: Earle, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Earle, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Safe RLHF-V: Safe Reinforcement Learning from Multi-modal Human Feedback
von: Ji, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ji, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Should We Meta-Learn Reinforcement Learning Algorithms?
von: Goldie, Alexander David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goldie, Alexander David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhance Exploration in Safe Reinforcement Learning with Contrastive Representation Learning
von: Doan, Duc Kien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Doan, Duc Kien, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Safe Reinforcement Learning with Learned Non-Markovian Safety Constraints
von: Low, Siow Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Low, Siow Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sampling-Based Safe Reinforcement Learning
von: Vignola, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vignola, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DeepSafeMPC: Deep Learning-Based Model Predictive Control for Safe Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Wang, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning: An Overview
von: Murphy, Kevin
Veröffentlicht: (2024)
von: Murphy, Kevin
Veröffentlicht: (2024)
Agentic Reinforcement Learning for Real-World Code Repair
von: Zhu, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PNAct: Crafting Backdoor Attacks in Safe Reinforcement Learning
von: Guo, Weiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Weiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Skill-based Safe Reinforcement Learning with Risk Planning
von: Zhang, Hanping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Hanping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Safe Reinforcement Learning for Real-World Engine Control Data and Scripts
von: Bedei, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Transfer of Reinforcement Learning-Based Controllers from Model- to Hardware-in-the-Loop
von: Picerno, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Introducing a Deep Neural Network-based Model Predictive Control Framework for Rapid Controller Implementation
von: Gordon, David C., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Hybrid Reinforcement Learning and Model Predictive Control for Adaptive Control of Hydrogen-Diesel Dual-Fuel Combustion
von: Bedei, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Production-Ready Automated ECU Calibration using Residual Reinforcement Learning
von: Kampmeier, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)