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#optimal-control

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총 5건 중 1-5건

Stanford AA274A Principles of Robotic Autonomy
YouTube2026년 10월 9일

Stanford AA274A Principles of Robotic Autonomy

Stanford AA274A Principles of Robotic Autonomy를 중심으로, 실행 가능성과 최적성은 구분해야 한다. 초기·최종 조건과 운동방정식, 입력 한계 등을 만족하면 실행 가능한 궤적이다. 그중를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Stanford Online
#robotics#optimal-control#nonlinear-optimization#trajectory-optimization
Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control
YouTube2026년 8월 13일

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control

Stanford AA203 Optimal and Learning Based Control를 중심으로, 강의는 샘플링을 활용하는 학습 맥락에서 시간차 학습을 소개하고, 임의로 초기화된 가치함수를 반복적으로 갱신하는 접근을 다룬다를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Stanford Online
#optimal-control#reinforcement-learning#grid-world#lecture
Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control
YouTube2026년 8월 13일

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control

Stanford AA203 19강은 PPO로 모델 프리 정책 최적화를 정리한 뒤, 동역학 모델의 불확실성을 계획에 반영해 샘플 효율적인 모델 기반 강화학습을 구현하는 원리를 설명한다.

Stanford Online
#optimal-control#bayesian-dynamics#uncertainty-aware-planning#safety-constrained-control
Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control
YouTube2026년 8월 13일

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control

Stanford AA203 18강은 정책 그래디언트로 기대 누적 보상을 직접 최적화하고, reward to go·베이스라인·actor critic으로 추정량의 고분산을 낮추는 원리를 설명한다.

Stanford Online
#reinforcement-learning#optimal-control#learning-based-control#baseline-reward-recentering
Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control
YouTube2026년 8월 13일

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control

스탠퍼드 AA203의 강화학습 기초 강의는 동적 계획법에서 몬테카를로·시간차 학습으로 확장하며, 경험으로 가치를 추정하고 탐색을 통해 정책을 개선하는 원리를 설명한다.

Stanford Online
#reinforcement-learning#optimal-control#model-free#sampling