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Este artículo estudia cómo el controlador iP maneja la estabilidad en sistemas de control lineales.

Un nuevo controlador PD mejora el rendimiento de los robots con articulaciones flexibles.

Un nuevo método para reducir la complejidad del modelo mientras se mantienen las características esenciales.

Un nuevo método para controlar de manera segura sistemas impredecibles.

Este artículo explora las ecuaciones diferenciales estocásticas y sus aplicaciones en la gestión de la incertidumbre.

Un nuevo método mejora la seguridad de los robots que navegan en entornos complejos.

Este artículo habla sobre estrategias de control en juegos de líder-seguidor con información privada.

Nuevos métodos mejoran la seguridad para sistemas complejos como robots y vehículos autónomos.

La investigación se centra en mejorar las estrategias de control para sistemas no lineales usando datos.

Nuevos métodos mejoran el diseño de control para especificaciones robóticas complejas.

Este artículo explora la integración del aprendizaje por refuerzo con el control óptimo estocástico para tomar decisiones más seguras.

Aprende estrategias para controlar sistemas a pesar de variables desconocidas.

Una mirada a cómo manejar la seguridad en entornos inciertos para sistemas autónomos.

Examinando técnicas de control de formación para múltiples agentes usando restricciones de distancia y rumbo.

Los investigadores desarrollan un método para controlar robots de manera eficiente en diferentes diseños.

Un nuevo método permite controlar vehículos autónomos sin datos del mundo real.

Nuevos métodos utilizan la teoría de grafos para mejorar la controlabilidad estructural en sistemas conmutados.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de los autos de carrera autónomos usando aprendizaje en tiempo real.

Un nuevo marco para mejorar la seguridad y el rendimiento en sistemas robóticos híbridos.

El nuevo enfoque de control predictivo de modelos mejora la seguridad en los sistemas robóticos.

Este artículo habla sobre cómo DPETS mejora la estabilidad y el control en el aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a los sistemas de control y el papel de la estimación del estado en la gestión tecnológica.

Aprende cómo SMPC equilibra la seguridad y el rendimiento en sistemas inciertos.

Una visión general del Control Predictivo Robusto Distribucional en entornos inciertos.

Un nuevo método mejora el control de los sistemas de elevación con ventiladores ductados impulsados por motor.

Un método que usa aprendizaje por refuerzo profundo y síntesis reactiva para el diseño de controladores.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de modelos para hacer mejores predicciones en el futuro.

Este artículo presenta un método para optimizar controladores PID en robots equilibradores.

Explorando técnicas de control sin modelo bajo canales de comunicación limitados.

Este documento presenta un enfoque nuevo para controlar grandes grupos de sistemas.

Nuevos métodos de control mejoran la estabilidad de robots de equilibrio subactivados usando procesos gaussianos.

Una mirada a los desafíos de hacer predicciones en sistemas dinámicos complejos.

Esta investigación explora la programación de ganancias y los operadores neuronales para un mejor control de PDEs no lineales.

Un estudio sobre sistemas de control con condiciones de frontera de Dirichlet para mejorar el rendimiento.

Este artículo habla sobre estrategias para controlar osciladores armónicos mientras se minimiza el uso de energía.

Un nuevo método mejora el control de sistemas complejos usando técnicas basadas en datos.

Explorando nuevos métodos para mejorar el Control Predictivo de Modelos con técnicas de aprendizaje profundo.

Un estudio sobre métodos de alcance eficientes para sistemas autónomos.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para moverse de manera eficiente en superficies irregulares.

Presentando un marco para filtros de seguridad que equilibra el rendimiento y la seguridad en sistemas de control.