2026-09-24T17:40:15Zhttps://www.iris.unict.it/oai/requestoai:www.iris.unict.it:20.500.11769/6581492025-12-10T01:54:51Zcom_20.500.11769_434851com_123456789_40col_20.500.11769_434852
Metodi di apprendimento per il controllo del movimento per robot su zampe
LI NOCE, Alessia
Li Noce, Alessia
ARENA, Paolo Pietro
Stabilty
Neural Network
Legged robots
Stabilità
Reti Neurali
Robot su zampe
Questa tesi di dottorato esamina le aree di ricerca relative alla stabilità dei controllori neurali e alla certificazione di sicurezza. Negli ultimi anni sono emerse nuove tecniche basate su metodi data-driven per ottenere garanzie di stabilità, permettendo l'apprendimento di certificati insieme a strategie di controllo. Questa tesi presenta uno studio completo e aggiornato di questo campo in evoluzione e fornisce implementazioni per una serie di controllori neurali per sistemi di ordine superiore e sottoattuati.
This PhD thesis examines research areas related to neural controller stability and safety certification. In recent years, new techniques based on data-driven methods have emerged to obtain stability guarantees, allowing the learning of certificates together with control strategies.
This thesis presents a comprehensive and up-to-date study of this evolving field and provides implementations for a series of neural controllers for higher-order and underactuated systems.
2024-12-09
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
https://hdl.handle.net/20.500.11769/658149
ita
info:eu-repo/semantics/openAccess
Università degli studi di Catania
place:Catania
license:NON PUBBLICO - Accesso privato/ristretto
license uri:iris.PRI01