Artigos mais recentes para Sistemas de Controle

Analisando técnicas de controle de formação para vários agentes usando restrições de distância e ângulo.

Pesquisadores desenvolvem um método para controlar robôs de forma eficiente em diferentes designs.

Um novo método permite que veículos autônomos sejam controlados sem dados do mundo real.

Novos métodos usam teoria dos grafos pra melhorar a controlabilidade estrutural em sistemas comutados.

Uma nova abordagem melhora o desempenho de carros de corrida autônomos usando aprendizado em tempo real.

Um novo framework pra melhorar a segurança e o desempenho em sistemas robóticos híbridos.

Nova abordagem de Controle P preditivo melhora a segurança em sistemas robóticos.

Este artigo fala sobre como o DPETS melhora a estabilidade e o controle no aprendizado por reforço.

Um olhar sobre sistemas de controle e o papel da estimativa de estado na gestão de tecnologia.

Descubra como o SMPC equilibra segurança e desempenho em sistemas incertos.

Uma visão geral do Controle Preditivo Robusto em Distribuição em ambientes incertos.

Um novo método melhora o controle de sistemas de elevação com ventiladores ductados movidos a motor.

Um método usando aprendizado por reforço profundo e síntese reativa para design de controladores.

Um novo método melhora o treinamento de modelos pra previsões futuras mais precisas.

Esse artigo apresenta um método pra otimizar controladores PID em robôs de equilíbrio.

Explorando técnicas de controle sem modelo em canais de comunicação limitados.

Esse artigo apresenta uma nova abordagem pra controlar grandes grupos de sistemas.

Novos métodos de controle melhoram a estabilidade de robôs de equilíbrio subatuados usando processos gaussianos.

Um olhar sobre os desafios de fazer previsões em sistemas dinâmicos complexos.

Essa pesquisa explora agendamento de ganho e operadores neurais pra ter um controle melhor de PDEs não lineares.

Um estudo sobre sistemas de controle com condições de contorno de Dirichlet pra melhorar o desempenho.

Este artigo fala sobre estratégias pra controlar os osciladores harmônicos enquanto minimiza o uso de energia.

Um novo método melhora o controle de sistemas complexos usando técnicas baseadas em dados.

Explorando novos métodos pra melhorar o Controle Preditivo Baseado em Modelo com técnicas de deep learning.

Um estudo sobre métodos eficientes de alcançabilidade para sistemas autônomos.

Um novo método melhora a habilidade dos robôs de se movimentarem de maneira eficiente em superfícies irregulares.

Apresentando uma estrutura para filtros de segurança que equilibra desempenho e segurança em sistemas de controle.

Explorando duas abordagens baseadas em dados para sistemas de controle.

Esse artigo apresenta um novo método pra melhorar a estabilidade em sistemas de controle em tempo real.

Analisando como os agentes se coordenam sem comunicação direta em sistemas descentralizados.

Apresentando modelos Koopman inovadores projetados pra estabilidade no aprendizado de sistemas.

Um método que combina priorização de tarefas e computação eficiente para controle robótico.

Uma olhada em como as expansões de Wilcox e Fer ajudam a resolver equações diferenciais.

Estudo propõe um padrão pra controlar grupos de veículos autônomos de forma eficaz.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar o controle de sistemas dinâmicos através de grupos de Lie.

Uma nova abordagem garante que as tarefas sejam concluídas dentro dos prazos estabelecidos.

Nova abordagem de RNN melhora a resposta de velocidade motora em veículos elétricos e drones.

Este estudo analisa o papel da simulação no desenvolvimento de políticas de controle para robôs autônomos.

Descubra como os DDPMs melhoram o controle de feedback para sistemas não lineares.

Esse método mostra potencial pra aplicações em robótica e medicina.