西南大学 · 软件工程硕士研究生

我研究如何为随机系统合成可达—规避控制器,并给出可验证的概率保证。

在随机扰动下,系统既要到达目标区域,也要在此之前避开危险区域。我的工作关注怎样合成满足这一要求的控制器,以及怎样用形式化方法确定这一要求至少以多大概率成立。

研究之外,我也把科研、学习和内容处理中反复出现的问题做成自己会长期使用的软件。

Current work

目前在做。

读研以来,我的时间主要放在下面三项工作上。

研究方法流程
  1. 强化学习参考策略
  2. 稀疏多项式控制器
  3. 随机障碍类证书
  4. 可验证概率下界
Research

学习辅助的可达—规避控制器合成

我从强化学习得到的参考策略出发,构造便于验证的稀疏多项式控制器,再利用随机障碍类证书计算并迭代提高可达—规避概率的可验证下界。

Funded research

神经网络控制策略的形式化安全验证

我参与国家自然科学基金面上项目,研究基于多项式代数方法的神经网络控制系统安全验证。

Engineering

CBF-Rover:视觉强化学习避障仿真平台

我负责系统架构、安全约束与仿真训练,当前重点实现障碍证书的在线计算、可视化与闭环验证,并预留嵌入式部署接口。

Updates

最近。

这里只记录近一年的论文与项目进展,最近更新于

  • 论文接收我的第一作者论文《Learning-Aided Reach-Avoid Controller Synthesis with Formal Guarantees for Stochastic Systems》已被 MEMOCODE 2026 接收。
  • 期刊在审一篇关于贝叶斯神经网络控制策略安全保证的论文正在 Formal Aspects of Computing 审稿中;导师一作,本人二作。
  • 会议在审一篇关于随机系统可达—规避控制器合成的论文已投稿至 CCF A 类会议,目前正在审稿中。
  • 项目推进推进 CBF-Rover 仿真平台,重点实现障碍证书的在线计算、可视化与闭环验证。
Beyond research

研究之外。

离开论文和代码时,我常常听音乐,也愿意花时间追问一件事为什么会这样运转。这个网站除了记录眼前的研究,也保留了我一路走来的学习、项目和一些重要节点。

十年以后当思我,举国犹狂欲语谁。
世界无穷愿无尽,海天寥廓立多时。