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Questo studio si concentra sul miglioramento della stabilità dei robot che camminano attraverso approcci basati sull'apprendimento.

Questo studio presenta un approccio innovativo per gestire gli attuatori morbidi in modo efficace.

Un metodo per controllare i robot attraverso il Reinforcement Learning basato su modelli.

Esplorando le sfide dei giochi ibridi e il problema della sintesi.

Questo articolo parla di come usare la logica fuzzy per migliorare il controllo dei robot mobili su ruote.

Scopri come il robusto MPC migliora la gestione di sistemi complessi sotto incertezza.

Un nuovo approccio per migliorare i sistemi di controllo utilizzando reti di oscillatori accoppiati.

Questo articolo parla di migliorare le ESN per una migliore adattabilità nei sistemi di controllo.

Un nuovo metodo per una stima di posa affidabile nei sistemi multi-agente.

Questo articolo parla del mix tra controllo regolare e impulsivo nei sistemi sanitari.

Un nuovo metodo per controllare i pendoli doppi mostra miglioramenti significativi in stabilità e adattabilità.

Un nuovo metodo garantisce stabilità nei controller delle reti neurali per applicazioni critiche.

Una panoramica delle tecniche di controllo chiave nella tecnologia dei veicoli autonomi.

Un nuovo metodo migliora la pianificazione dei percorsi delle navicelle spaziali affrontando le incertezze in modo efficace.

Esplora metodi per migliorare la stabilità nei sistemi di controllo usando strutture matematiche.

Nuovo metodo migliora l'identificazione dei sistemi in tempo continuo usando dati campionati.

Un nuovo metodo di controllo migliora la sicurezza e la flessibilità per i robot a tendine.

La ricerca mette in evidenza le oscillazioni tra aree in sistemi con convertitori che formano rete.

Esaminare l'efficienza del controllo decentralizzato nei sistemi complessi.

Scopri come il controllo adattivo regola i sistemi in base a condizioni diverse e le sue sfide.

Introduzione di agenti auto-miglioranti per una gestione efficiente degli acceleratori di particelle.

BaCLNS semplifica la progettazione delle leggi di controllo backstepping per gli ingegneri.

Nuovi approcci nel controllo ottimale affrontano sistemi complessi e vincoli usando tecniche innovative.

Un approccio raffinato migliora il controllo dei droni e la stabilità in condizioni ventose.

Uno sguardo all'implementazione del filtro OBF-ARX per le previsioni dell'output di sistema.

Un nuovo metodo per imparare sistemi non lineari stabili usando approcci basati su kernel.

Un nuovo controller si adatta senza sforzo a diversi quadricotteri e condizioni.

Esplorare le questioni di generalizzazione nei sistemi di controllo adattivo.

Gli ingegneri usano le Funzioni di Barriera di Controllo per mantenere la sicurezza nelle tecnologie autonome.

I ricercatori migliorano le capacità dei droni morbidi per compiti di presa aerea.

Quest'articolo presenta un metodo per stabilizzare sistemi non lineari usando il reinforcement learning.

Un nuovo metodo migliora il movimento e la stabilità dei robot usando una strategia di controllo a due livelli.

Un nuovo approccio migliora il controllo in ambienti incerti usando processi gaussiani.

Un metodo per valutare quali stati i sistemi stocastici possono raggiungere nel tempo.

Un nuovo metodo migliora il controllo attivato da eventi per una maggiore efficienza delle risorse.

Uno sguardo alle tecniche di stima degli errori nei metodi agli elementi finiti.

Nuovi approcci nei sistemi di controllo si concentrano sui dati piuttosto che sui modelli per una maggiore efficienza.

Uno sguardo ai fattori di partecipazione e al loro ruolo nell'analisi dei sistemi non lineari.

Esplora come DDP aiuti a gestire problemi di controllo complessi in vari settori.

Uno studio sulla stabilizzazione di bicotteri usando tecniche di controllo adattive innovative.