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안전 제약 RL
수익을 최적화하면서 안전 제약(예: 충돌 확률 < 0.01, 조인트 토크 제한)을 만족하는 제약 강화학습입니다. 제약 제어정책 최적화(CPO), 라그랑주 방법, 제어 배리어 함수가 일반적인 접근 방식입니다. 안전 RL은 제약 위반이 하드웨어를 손상시키거나 사람에게 해를 끼칠 수 있는 실제 로봇 배포에 중요합니다.
수익을 최적화하면서 안전 제약(예: 충돌 확률 < 0.01, 조인트 토크 제한)을 만족하는 제약 강화학습입니다. 제약 제어정책 최적화(CPO), 라그랑주 방법, 제어 배리어 함수가 일반적인 접근 방식입니다. 안전 RL은 제약 위반이 하드웨어를 손상시키거나 사람에게 해를 끼칠 수 있는 실제 로봇 배포에 중요합니다.