OdML: An optimization-driven meta-learning framework for multi-task approximate model predictive control

2025-09-13

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.asoc.2025.113882

摘要

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• 提出了一种以优化驱动的元学习框架，用于多任务近似模型预测控制。 • 实现了基于深度神经网络近似控制策略的快速在线自适应。 • 自适应过程无需系统动力学的先验知识。 • 引入控制屏障函数以确保微调过程中的安全性。 • 在多样化控制任务中展示了高效率和鲁棒性。