Control and Adaptation with Provable Safety and Resilience Inspired from the Human Sensorimotor System
| 体系的番号 |
JPMJPR2136 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR2136 |
研究代表者 |
仲平 依恵 カーネギーメロン大学, 電気計算機研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2022 – 2024
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| 概要 | 本研究では、より安全でレジリエントな制御・適応学習手法を提案します。障害物回避、ロバスト性、耐障害性、適応性を数学的に同時保証する手法を開発します。また、限界性能や性能間のトレードオフを改善するために、ヒトの感覚運動制御系が汎用しているDiversity-enabled Sweet Spotsを倣う手法を構築します。これらの手法は、将来的に、自動運転の信頼性向上などに貢献することが期待されます。
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| 研究領域 | IoTが拓く未来 |
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