LEARNING
ParallelCBF：面向张量并行强化学习的可组合安全过滤与审计框架
Yijun Lu, Zilei Yang, Yuyin Ma
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
ParallelCBF是首个统一张量并行无人机环境、硬门控CBF安全过滤器、分片BC-to-RL流水线以及可组合审计API的框架。它提供了四层可组合API、双屏障CBF的CPU PyTorch参考实现，以及完整的属性安全不变性测试套件，能在1.67秒内完成39项测试。
关键词
safety filterreinforcement learningcontrol barrier functionauditabilitytensor-parallel
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