制御システム に関する最新の記事

この記事は、iPコントローラーが線形制御システムにおける安定性をどう管理するかを調べている。

新しいPDコントローラーが柔軟関節ロボットの性能を向上させる。

重要な特徴を維持しながらモデルの複雑さを減らす新しい方法。

予測できないシステムを安全に制御するための新しい方法。

この記事では確率微分方程式とその不確実性管理への応用について探るよ。

新しい方法が、複雑な環境を移動するロボットの安全性を高める。

この記事では、プライベート情報を持つリーダー・フォロワーゲームにおける制御戦略について話してるよ。

新しい方法がロボットや自動運転車みたいな複雑なシステムの安全性を高めてるよ。

研究はデータを使って非線形システムの制御戦略を改善することに焦点を当ててるよ。

新しい方法で複雑なロボット仕様の制御設計が改善される。

この記事では、強化学習と確率最適制御の統合について、安全な意思決定のために探ります。

未知の変数があってもシステムをコントロールするための戦略を学ぼう。

自律システムの不確実な環境での安全管理についての考察。

距離と方位の制約を使って複数のエージェントの形成制御技術を調べる。

研究者たちが異なるデザインのロボットを効率的に制御する方法を開発したよ。

新しい方法で、自律走行車を実世界のデータなしで操作できるようになった。

新しい方法は、スイッチングシステムにおける構造制御性を高めるためにグラフ理論を使ってるよ。

新しいアプローチで、リアルタイム学習を使って自動運転レースカーの性能が向上する。

ハイブリッドロボットシステムの安全性と性能を向上させるための新しいフレームワーク。

新しいモデル予測制御のアプローチがロボットシステムの安全性を向上させる。

この記事では、DPETSが強化学習における安定性と制御をどのように向上させるかについて話してるよ。

制御システムと技術管理における状態推定の役割についての考察。

SMPCが不確実なシステムで安全性とパフォーマンスをどうバランスさせているか学ぼう。

不確実な環境における分布ロバストモデル予測制御の概要。

新しい方法がエンジン駆動のダクテッドファンリフトシステムの制御を改善する。

深層強化学習とリアクティブ合成を使ったコントローラー設計の方法。

新しい方法がモデルのトレーニングを強化して、未来の予測をより良くする。

この記事では、バランスロボットのPIDコントローラーを最適化する方法を紹介するよ。

限られた通信チャネルの下でのモデルフリー制御技術の探求。

この論文は、大規模なシステム群を制御する新しいアプローチを提案してるよ。

新しい制御方法が、ガウス過程を使ってアンダアクチュエータバランスロボットの安定性を向上させる。

複雑な動的システムでの予測の難しさについての考察。

この研究は、非線形PDEの制御を改善するために、ゲインスケジューリングとニューラルオペレーターを探求してるよ。

性能向上のためのディリクレ境界条件を持つ制御システムに関する研究。

この記事では、エネルギー使用を最小限に抑えながら調和振動子を制御するための戦略について話してるよ。

新しい方法がデータ駆動型技術を使って複雑なシステムの制御を強化する。

ディープラーニング技術を使ってモデル予測制御を強化する新しい方法を探求中。

自律システムの効率的な到達方法に関する研究。

新しい方法がロボットの不均一な地面での効率的な移動能力を向上させる。

制御システムでパフォーマンスと安全性を両立させる安全フィルターのフレームワークを紹介するよ。