[ 课 程 目 的 ]

本课程主要讨论对于想学习在安全性重要的机器人应用场景，如自动驾驶、社交机器人、人机交互，如何用安全控制理论提供保障。

主要介绍安全控制的理论原理，并在有多个移动障碍物的拥挤环境中验证移动机器人的安全性，用具体代码为大家讲解安全控制算法实施的全过程。还会讨论如何用安全控制理论来提升强化学习的安全性和训练效率，并提供具体实现代码。

[ 课 程 内 容 ]

本课程总时长2小时，首先介绍机器人安全性在safety-critical场景的重要性，如自动驾驶、社交机器人、人机交互。

然后介绍安全控制的理论原理，包括安全指数，安全控制集以及如何投影到安全控制集。并在有多个移动障碍物的拥挤环境中用具体代码讲解算法实施的全过程。方便应用到其他任务的实际应用上。

最后介绍安全强化学习的常见策略，讨论如何用安全控制理论和网络蒸馏的方法来提升强化学习的安全性和训练效率，并提供具体实现代码。

推荐学习资料：

http://www.cs.cmu.edu/~cliu6/16-883/psr-spring21.html
https://arxiv.org/abs/2303.14265
https://cmudeeprl.github.io/703website_f20/

[ 课 程 目 录 ]

一、概述

 1.1.安全机器人概述
 1.2.模拟环境介绍和安装

二、安全控制

 2.1. Naive的安全控制算法
 2.2.Safe Set Algorithm (SSA)
      2.2.1. 数学理论和安全性证明
      2.2.2.代码的导数推导
      2.2.3. 代码完整实现和测试
      2.2.4.缺点分析

三、安全强化学习

3.1. 安全强化学习概述
3.2. 硬约束方法(TD3+SSA)
3.3.硬约束方法代码实现和测试

四、代码讲解

五、论文讲解

*课程资料请到微信公众号“古月居”后台回复“仿真控制资料”获取

[ 课 程 试 看 ]

[ 温 馨 提 示 ]

1 、具有控制论基础的人群，如反馈控制和强化学习基础来学习安全控制理论和安全强化学习内容，或者对此感兴趣的人群。

2、由于本产品的视频课程属性，观看后不予退款。

3、本课程购买后2年内可以免费观看。由于本产品的视频课程属性，观看后不予退款。

[ 上 新 优 惠 ]

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