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MPCGPU acelera el control en robótica usando GPUs para mayor precisión.

Este artículo examina las condiciones de estabilidad en sistemas impulsivos con componentes interactuantes.

Equilibrando precisión y eficiencia en el modelado de sistemas dinámicos para energía eólica.

Esta investigación presenta un algoritmo novedoso para estimar parámetros en sistemas híbridos.

Un nuevo marco para evaluar la estabilidad de sistemas diferenciales-algebraicos bajo incertidumbre.

Un método para mejorar la velocidad de toma de decisiones en sistemas de Control Predictivo por Modelo.

Nuevos métodos de control mejoran la adaptabilidad de los robots a los cambios del entorno.

Enfoques innovadores basados en datos mejoran el control en línea de sistemas con dinámicas desconocidas.

Un nuevo método de control mejora la coordinación de vehículos submarinos para varias tareas.

Explorando cómo el acoplamiento inactivo facilita la sincronización en varios sistemas.

Una visión general de los sistemas lineales conmutados y su importancia en el diseño de control.

Aprende cómo FMPC mejora el control de sistemas no lineales.

Las Redes Neuronales con Restricciones de Lipschitz mejoran la precisión de predicción en sistemas complejos.

Explorando el multi-aprendizaje y su impacto en la estabilidad y rendimiento del aprendizaje por refuerzo.

Los investigadores encuentran formas de mejorar el equilibrio de robots subactuados mientras se mueven.

Un nuevo método de control prioriza la seguridad en entornos inciertos usando técnicas innovadoras.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora el control predictivo de modelos para un mejor rendimiento del sistema.

Un nuevo método mejora la velocidad del MPC Híbrido en tareas de control robótico.

Explorando técnicas de promediado de alto orden para mejorar el rendimiento de sistemas híbridos.

Técnicas para distribuir uniformemente robots en enjambres para una cobertura óptima del área.

Nuevos métodos mejoran el control de los movimientos de objetos en el espacio, aumentando la estabilidad y el rendimiento.

Un nuevo enfoque para gestionar sistemas cuánticos usando métodos de probabilidad.

Una visión general del LQR y el Filtro de Kalman en sistemas de control.

Un nuevo marco para identificar y verificar la estabilidad en sistemas no lineales.

Aprende a controlar sistemas complejos en varias aplicaciones.

Examinando cómo la redundancia de entrada interactúa con las limitaciones en los sistemas de control.

Explorando técnicas de afinación efectivas para la dinámica de vehículos automotrices.

Aprende cómo el backbone de controlabilidad ayuda a manejar agentes en red de manera efectiva.

Una mirada al Control Predictivo de Modelos y sus aplicaciones en sistemas complejos.

Un nuevo algoritmo mejora los métodos de control basados en muestreo para un mejor rendimiento.

Un método para controlar ecuaciones de reacción-difusión usando controladores de retroceso en dimensiones finitas.

Descubre cómo las redes neuronales mejoran la eficiencia del control predictivo de modelos.

Investigadores proponen nuevos métodos para manejar sistemas impredecibles usando técnicas basadas en datos.

Una visión general de los métodos de estimación de estado remoto y cuantización dinámica.

Un nuevo método mejora el Control Predictivo de Modelos para tomar decisiones más rápido.

Descubre métodos para mejorar la estabilidad de sistemas de control no lineales.

ChatMPC permite a los usuarios personalizar robots a través de interacciones en lenguaje natural en tiempo real.

Una mirada a mejorar la toma de decisiones a través de aproximaciones más rápidas de funciones de valor.

Nuevos enfoques de aprendizaje automático mejoran las capacidades de seguimiento de robots en entornos inciertos.

Nuevos métodos buscan mejorar la respuesta de los sistemas de control a las perturbaciones, asegurando la seguridad.