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RL avec contraintes de sécurité
Apprentissage par renforcement contraint qui optimise le rendement tout en satisfaisant les contraintes de sécurité (par exemple, probabilité de collision < 0,01, limites de couple articulaire). L'optimisation de politique contrainte (CPO), les méthodes lagrangiennes et les fonctions de barrière de contrôle sont des approches courantes. Le RL sûr est critique pour le déploiement de robots dans le monde réel où les violations de contraintes peuvent endommager le matériel ou blesser des personnes.