Últimos artículos para Sistemas de Control

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.

Explorando dos enfoques basados en datos para sistemas de control.

Este artículo presenta un nuevo método para mejorar la estabilidad en sistemas de control en tiempo real.

Examinando cómo los agentes se coordinan sin comunicación directa en sistemas descentralizados.

Presentamos modelos Koopman innovadores diseñados para la estabilidad en el aprendizaje de sistemas.

Un método que combina la priorización de tareas y el cálculo eficiente para el control robótico.

Una mirada a cómo las expansiones de Wilcox y Fer ayudan a resolver ecuaciones diferenciales.

El estudio propone un estándar para controlar grupos de vehículos autónomos de manera efectiva.

Usando aprendizaje automático para mejorar el control de sistemas dinámicos a través de grupos de Lie.

Un nuevo enfoque asegura que las tareas se completen dentro de los plazos establecidos.

Nuevo enfoque de RNN mejora la respuesta de velocidad motora en vehículos eléctricos y drones.

Este estudio examina el papel de la simulación en el desarrollo de políticas de control para robots autónomos.

Descubre cómo los DDPM mejoran el control de retroalimentación para sistemas no lineales.

Este método muestra potencial para aplicaciones en robótica y medicina.