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Neural Backward Reach-Avoid Tubes with MPC Supervision for High-Dimensional Systems: An Application to Safe Spacecraft Docking
यह शोध पत्र एक लर्निंग-आधारित बैकवर्ड रीच-अवॉयड ट्यूब फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उच्च-आयामी अंतरिक्ष यान डॉकिंग को सुरक्षित बनाने के लिए हैमिल्टन-जैकोबी संरचना को MPC पर्यवेक्षण के साथ एकीकृत करता है, जिसमें ऑफलाइन एक न्यूरल वैल्यू फंक्शन को प्रशिक्षित किया जाता है और ऑनलाइन ग्रेडिएंट-ड्रिवन एवं टर्मिनल MPC कंट्रोलर्स के माध्यम से इसे तैनात किया जाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सफलता दर और दक्षता प्राप्त होती है।