Neuste Artikel für Regelsysteme

Dieser Artikel untersucht, wie der iP-Controller die Stabilität in linearen Regelungssystemen managed.

Ein neuer PD-Controller verbessert die Leistung von flexiblen Gelenkrobotern.

Eine neuartige Methode zur Reduzierung der Modellkomplexität bei gleichzeitiger Beibehaltung der wesentlichen Merkmale.

Eine neue Methode zur sicheren Kontrolle von unberechenbaren Systemen.

Dieser Artikel behandelt stochastische Differenzialgleichungen und deren Anwendung im Umgang mit Unsicherheit.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit für Roboter, die sich in komplexen Umgebungen bewegen.

Dieser Artikel behandelt Kontrollstrategien in Führer-Follower-Spielen mit privater Information.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit für komplexe Systeme wie Roboter und autonome Fahrzeuge.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Steuerungsstrategien für nichtlineare Systeme mithilfe von Daten zu verbessern.

Neue Methoden verbessern das Kontrolldesign für komplexe roboterspezifische Anforderungen.

Dieser Artikel untersucht die Integration von Verstärkungslernen mit stochastischer optimaler Steuerung für sicherere Entscheidungsfindung.

Lern Strategien, um Systeme trotz unbekannter Variablen zu steuern.

Ein Blick auf das Management von Sicherheit in unsicheren Umgebungen für autonome Systeme.

Untersuchung von Steuerungstechniken zur Formation von mehreren Agenten unter Verwendung von Abstands- und Richtungsbedingungen.

Forscher haben eine Methode entwickelt, um Roboter effizient über verschiedene Designs zu steuern.

Eine neue Methode ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, ohne reale Daten gesteuert zu werden.

Neue Methoden nutzen die Graphentheorie, um die strukturelle Kontrollierbarkeit in geschalteten Systemen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Leistung von selbstfahrenden Rennwagen durch Echtzeit-Lernen.

Ein neues Konzept zur Verbesserung von Sicherheit und Leistung in hybriden Robotersystemen.

Neuer Model Predictive Control-Ansatz verbessert die Sicherheit in robotischen Systemen.

Dieser Artikel bespricht, wie DPETS Stabilität und Kontrolle im Reinforcement Learning verbessert.

Ein Blick auf Regelungssysteme und die Rolle der Zustandsabschätzung im Technologiemanagement.

Erfahre, wie SMPC Sicherheit und Leistung in unsicheren Systemen ausbalanciert.

Ein Überblick über verteilungsrobuste modellprädiktive Steuerung in unsicheren Umgebungen.

Eine neue Methode verbessert die Steuerung für motorgetriebene ducted fan Hebesysteme.

Eine Methode, die Deep Reinforcement Learning und reaktive Synthese für die Entwurfs von Controllern nutzt.

Eine neue Methode verbessert das Training von Modellen für bessere Vorhersagen in der Zukunft.

Dieser Artikel stellt eine Methode zur Optimierung von PID-Regelungen in Balance-Robots vor.

Erforschung von modellfreien Steuerungstechniken unter eingeschränkten Kommunikationskanälen.

Dieses Papier präsentiert einen neuen Ansatz zur Steuerung grosser Gruppen von Systemen.

Neue Steuerungsmethoden verbessern die Stabilität für unteraktuierten Balance-Roboter mit Hilfe von Gauss-Prozessen.

Ein Blick auf die Herausforderungen bei der Vorhersage in komplexen dynamischen Systemen.

Diese Forschung untersucht Gain Scheduling und neuronale Operatoren für eine bessere Kontrolle von nichtlinearen PDEs.

Eine Studie über die Steuerungssysteme mit Dirichlet-Randbedingungen für bessere Leistung.

In diesem Artikel geht's um Strategien, um harmonische Oszillatoren zu steuern und dabei den Energieverbrauch zu minimieren.

Eine neue Methode verbessert die Kontrolle über komplexe Systeme mit datengestützten Techniken.

Neue Methoden erkunden, um die Model Predictive Control mit Deep-Learning-Techniken zu verbessern.

Eine Studie über effiziente Erreichbarkeitsmethoden für autonome Systeme.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeiten von Robotern, effizient auf unebenen Oberflächen zu bewegen.

Einführung eines Rahmens für Sicherheitsfilter, der Leistung und Sicherheit in Regelungssystemen ausbalanciert.