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GPU 병렬 선형화 오차 경계: 비선형 및 신경망 동역학의 실시간 강건 최적 제어

GPUSLS-LEO · 2026-07-02

본 논문은 불확실한 비선형 시스템의 실시간 강건 최적 제어를 연구하며, 선형 시간 변동(LTV) 근사화를 통해 계획을 실현 가능하게 하지만, 강건한 제약 조건 만족을 보장하기 위한 신뢰할 수 있는 선형화 오차 경계(LEB)가 필요합니다.

연구진은 분석적 동역학의 경우 경로 기반 헤세스 경계를, 신경망(NN) 동역학의 경우 NN 검증기로 생성된 affine 이완 및 로컬 Jacobian 보정을 활용하여 GPU 병렬 LEB를 개발했습니다.

GPUSLS-LEO라는 새로운 방법은 168개 상태 차원까지 복잡한 비선형 및 NN 동역학에서 67Hz의 속도로 강건 피드백 정책을 계산하여 기존 방식 대비 계산 시간과 보수성을 줄이면서 형식적 검증 및 실시간 성능을 유지합니다.

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