Questo articolo esplora come il controller iP gestisce la stabilità nei sistemi di controllo lineari.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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Un nuovo controller PD migliora le prestazioni dei robot a giunto flessibile.
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Un nuovo metodo per ridurre la complessità del modello mantenendo le caratteristiche essenziali.
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Un nuovo metodo per controllare in sicurezza sistemi imprevedibili.
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Questo articolo esplora le equazioni differenziali stocastiche e le loro applicazioni nella gestione dell'incertezza.
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Un nuovo metodo migliora la sicurezza per i robot che si muovono in ambienti complessi.
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Questo articolo parla delle strategie di controllo nei giochi leader-follower con informazioni riservate.
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Nuovi metodi migliorano la sicurezza per sistemi complessi come robot e veicoli autonomi.
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La ricerca si concentra sul miglioramento delle strategie di controllo per sistemi non lineari usando i dati.
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Nuovi metodi migliorano il design di controllo per specifiche robotiche complesse.
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Questo articolo esplora l'integrazione dell'apprendimento per rinforzo con il controllo ottimale stocastico per decisioni più sicure.
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Impara strategie per controllare i sistemi nonostante variabili sconosciute.
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Uno sguardo alla gestione della sicurezza in ambienti incerti per sistemi autonomi.
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Esaminando le tecniche di controllo della formazione per più agenti usando vincoli di distanza e angolazione.
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I ricercatori hanno sviluppato un metodo per controllare i robot in modo efficiente su diversi design.
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Un nuovo metodo permette di controllare veicoli autonomi senza dati del mondo reale.
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Nuovi metodi usano la teoria dei grafi per migliorare la controllabilità strutturale nei sistemi commutati.
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Un nuovo metodo migliora le performance delle auto da corsa a guida autonoma usando l'apprendimento in tempo reale.
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Un nuovo framework per migliorare la sicurezza e le prestazioni nei sistemi robotici ibridi.
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Il nuovo approccio di controllo predittivo modello migliora la sicurezza nei sistemi robotici.
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Questo articolo parla di come DPETS migliora la stabilità e il controllo nell'apprendimento per rinforzo.
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Uno sguardo ai sistemi di controllo e al ruolo della stima dello stato nella gestione tecnologica.
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Scopri come SMPC bilancia sicurezza e prestazioni in sistemi incerti.
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Una panoramica del Controllo Predittivo Robustamente Distribuito in ambienti incerti.
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Un nuovo metodo migliora il controllo dei sistemi di sollevamento a ventola canalizzata azionati da motore.
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Un metodo che utilizza l'apprendimento profondo per rinforzo e sintesi reattiva per la progettazione dei controllori.
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Un nuovo metodo migliora l'addestramento del modello per previsioni future più accurate.
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Questo articolo presenta un metodo per ottimizzare i controllori PID nei robot bilancianti.
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Esplorare tecniche di controllo senza modello sotto canali di comunicazione limitati.
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Questo documento presenta un nuovo approccio per controllare grandi gruppi di sistemi.
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Nuovi metodi di controllo migliorano la stabilità per i robot di bilanciamento con sottocontrollo usando processi gaussiani.
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Uno sguardo alle sfide nel fare previsioni in sistemi dinamici complessi.
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Questa ricerca esplora il guadagno programmato e gli operatori neurali per un migliore controllo delle PDE non lineari.
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Uno studio sui sistemi di controllo con condizioni al contorno di Dirichlet per migliorare le prestazioni.
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Questo articolo parla di strategie per controllare gli oscillatori armonici cercando di ridurre al minimo il consumo energetico.
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Un nuovo metodo migliora il controllo dei sistemi complessi usando tecniche basate sui dati.
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Esplorando nuovi metodi per migliorare il Controllo Predittivo del Modello con tecniche di deep learning.
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Uno studio sui metodi di raggiungibilità efficienti per sistemi autonomi.
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Un nuovo metodo migliora le capacità dei robot di muoversi in modo efficiente su superfici irregolari.
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Presentiamo un framework per filtri di sicurezza che bilancia prestazioni e sicurezza nei sistemi di controllo.
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