Articoli più recenti per Sistemi di Controllo

Esplorando due approcci basati sui dati per i sistemi di controllo.

Questo articolo introduce un nuovo metodo per migliorare la stabilità nei sistemi di controllo in tempo reale.

Esaminare come gli agenti si coordinano senza comunicazione diretta nei sistemi decentralizzati.

Presentiamo modelli Koopman innovativi progettati per la stabilità nell'apprendimento dei sistemi.

Un metodo che combina la prioritizzazione dei compiti e un calcolo efficiente per il controllo robotico.

Uno sguardo a come le espansioni di Wilcox e Fer aiutano a risolvere le equazioni differenziali.

Lo studio propone un benchmark per controllare efficacemente gruppi di veicoli autonomi.

Usare il machine learning per migliorare il controllo dei sistemi dinamici attraverso i gruppi di Lie.

Un nuovo approccio assicura che i compiti siano completati entro i limiti di tempo stabiliti.

Nuovo approccio RNN migliora la risposta di velocità motoria nei veicoli elettrici e nei droni.

Questo studio esplora il ruolo della simulazione nello sviluppo delle politiche di controllo per i robot autonomi.

Scopri come i DDPM migliorano il controllo del feedback per i sistemi non lineari.

Questo metodo sembra promettente per applicazioni nella robotica e nella medicina.

Scopri come l'algoritmo NRP FD affronta le sfide di ridondanza nei sistemi di controllo.

Gli ingegneri usano metodi avanzati per mantenere stabili e sicuri i sistemi critici per la sicurezza.

Un metodo che combina l'operatore di Koopman e gli approcci a kernel per migliorare il controllo dei sistemi non lineari.

Questo articolo parla di come i metodi basati sui dati migliorano i sistemi di controllo grazie a modelli semplificati.

Una panoramica dei metodi formali per progettare sistemi autonomi sicuri.

Introduzione di metodi di controllo efficienti per sistemi su larga scala usando osservatori distribuiti.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei sistemi non lineari e delle loro misure di osservabilità.

Un nuovo metodo per migliorare il controllo nei sistemi complessi usando MR-ARL.

Nuovi metodi aiutano i robot a affrontare le sfide in ambienti dinamici in modo efficace.

Questo articolo esamina quanto bene funzionano le politiche basate su modelli approssimativi in ambienti complessi.

Questo articolo esplora l'integrazione del controllo PID nei trasformatore per migliorare la robustezza e la qualità dell'output.

Questa ricerca valuta strategie per gestire sistemi complessi sotto incertezza.

Sviluppare sistemi di controllo resilienti è fondamentale per proteggere le infrastrutture critiche.

Un nuovo metodo migliora la stima dello stato nella robotica migliorando la gestione del rumore.

Un nuovo metodo di controllo offre un approccio realistico per migliorare la sicurezza e l'efficienza del sistema.

Questo lavoro esplora strategie di ottimizzazione sparse efficaci negli spazi di Sobolev frazionali.

Un metodo per risolvere problemi di ottimizzazione complessi con vincoli di uguaglianza non lineari.

Esplorando le reti neurali per un controllo migliore nelle colonne di distillazione.

Migliorare le strategie di controllo per i sistemi evitando gli ostacoli.

Uno sguardo alle equazioni integro-differenziali e al loro impatto sui sistemi del mondo reale.

Un nuovo framework migliora il reinforcement learning basato su modelli con controllo adattivo per decisioni migliori.

Un agente robotico gira nello spazio per scoprire in modo efficace i confini delle linee nascosti.

La logica GXU offre metodi strutturati per creare sistemi di controllo efficienti nell'automazione.

Un metodo per agenti per mantenere forme con comunicazione minima.

Impara a creare programmi affidabili che reagiscono al loro ambiente.

Un nuovo metodo migliora le strategie di controllo per sistemi complessi influenzati da incertezze.

Nuovi modelli migliorano la gestione dei cavi flessibili da parte dei robot aerei.