ICRA

MADR: MPC-guided Adversarial DeepReach

MADR：MPC引导的对抗性深度可达性分析

Ryan Teoh, Sander Tonkens, William Sharpless, Aijia Yang, Zeyuan Feng, Somil Bansal, Sylvia Herbert

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本研究提出MADR框架，用于鲁棒近似两人零和微分博弈值函数，通过结合MPC引导与对抗性深度可达性分析，在高维机器人仿真及硬件测试中优于现有基线方法。

Comments 8 pages, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026