枚举引导的神经哈密顿-雅各比安全证书训练

本文提出了一种验证引导的训练框架，通过概率枚举安全约束来检测前向不变性违规，生成比标准对抗攻击方法更精确的失败边界反例。在Isaac Sim环境和真实自动驾驶赛车实验中，该安全过滤器实现了零安全约束违规，相比传统控制器和LQR备份策略表现更优。