Articoli più recenti per Sistemi di Controllo

Esaminando le tecniche di controllo della formazione per più agenti usando vincoli di distanza e angolazione.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per controllare i robot in modo efficiente su diversi design.

Un nuovo metodo permette di controllare veicoli autonomi senza dati del mondo reale.

Nuovi metodi usano la teoria dei grafi per migliorare la controllabilità strutturale nei sistemi commutati.

Un nuovo metodo migliora le performance delle auto da corsa a guida autonoma usando l'apprendimento in tempo reale.

Un nuovo framework per migliorare la sicurezza e le prestazioni nei sistemi robotici ibridi.

Il nuovo approccio di controllo predittivo modello migliora la sicurezza nei sistemi robotici.

Questo articolo parla di come DPETS migliora la stabilità e il controllo nell'apprendimento per rinforzo.

Uno sguardo ai sistemi di controllo e al ruolo della stima dello stato nella gestione tecnologica.

Scopri come SMPC bilancia sicurezza e prestazioni in sistemi incerti.

Una panoramica del Controllo Predittivo Robustamente Distribuito in ambienti incerti.

Un nuovo metodo migliora il controllo dei sistemi di sollevamento a ventola canalizzata azionati da motore.

Un metodo che utilizza l'apprendimento profondo per rinforzo e sintesi reattiva per la progettazione dei controllori.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento del modello per previsioni future più accurate.

Questo articolo presenta un metodo per ottimizzare i controllori PID nei robot bilancianti.

Esplorare tecniche di controllo senza modello sotto canali di comunicazione limitati.

Questo documento presenta un nuovo approccio per controllare grandi gruppi di sistemi.

Nuovi metodi di controllo migliorano la stabilità per i robot di bilanciamento con sottocontrollo usando processi gaussiani.

Uno sguardo alle sfide nel fare previsioni in sistemi dinamici complessi.

Questa ricerca esplora il guadagno programmato e gli operatori neurali per un migliore controllo delle PDE non lineari.

Uno studio sui sistemi di controllo con condizioni al contorno di Dirichlet per migliorare le prestazioni.

Questo articolo parla di strategie per controllare gli oscillatori armonici cercando di ridurre al minimo il consumo energetico.

Un nuovo metodo migliora il controllo dei sistemi complessi usando tecniche basate sui dati.

Esplorando nuovi metodi per migliorare il Controllo Predittivo del Modello con tecniche di deep learning.

Uno studio sui metodi di raggiungibilità efficienti per sistemi autonomi.

Un nuovo metodo migliora le capacità dei robot di muoversi in modo efficiente su superfici irregolari.

Presentiamo un framework per filtri di sicurezza che bilancia prestazioni e sicurezza nei 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.