预印本提出更宽学习安全集MPC方案

Gianni Lunardi等作者在arXiv预印本中提出一类比经典控制不变集更宽的安全集，并分析对应的MPC方案：不再只约束终端状态，而是约束预测时域中的不同节点来保证递归可行性。作者称，当安全集是合适控制不变集的内近似时，即使不具备递归可行性，也可通过安全中止策略保证安全。 作者在6关节机械臂上进行了大量仿真，称约束违反次数少于现有方法，跟踪性能和计算效率相近；硬件实验进一步表明方案可用于真实机器人。该论文尚未经同行评议，上述效果均属作者自述，未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。