收敛快一倍
在无攻击先验知识下，使受执行器攻击的两轮机器人跟踪误差在预定义时间内收敛，并同时应对测量限制与未建模误差。
Xue, Han · 伍飞云
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 2025
控制器设计不依赖攻击信号的任何先验信息，能在未知攻击下保证预定义时间收敛，降低对攻击检测的需求。
与传统强化学习相比，位置和角度的稳定时间减少77.8%，与固定时间强化学习相比减少66.7%，显著提升瞬态性能。
算法利用预定义时间强化学习同时应对执行器攻击、测量限制和未建模误差，提高实际部署的鲁棒性。
采用障碍李雅普诺夫函数确保状态跟踪误差始终满足约束条件，避免越界风险。