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Cet article présente un drone à ailes morphables capable de traverser des passages plus étroits que son envergure en repliant ses ailes en vol, une manœuvre rendue possible par un modèle aérodynamique avancé et un contrôle prédictif non linéaire qui compensent la perte de portance pour maintenir une trajectoire précise.
Cet article présente un jeu de données numérique open source et reproductible pour le suivi de l'intégrité structurelle, générant des mesures dynamiques et statiques simulées sur une poutre en acier afin d'inclure des variations environnementales, des dommages et des bruits, offrant ainsi une ressource précieuse pour valider de nouvelles stratégies de détection de dommages.
Cet article présente un cadre de localisation coopérative décentralisée pour des robots mobiles en environnement sans GPS, qui fusionne de manière asynchrone des données LiDAR hétérogènes via un filtre de Kalman étendu, aligne automatiquement les repères de coordonnées arbitraires et améliore la précision de 56 % grâce à une évaluation dualiste exploitant à la fois des points de repère statiques et des robots mobiles.
Cet article propose un cadre de marche aléatoire à entropie maximale sur des hypergraphes dirigés, intégrant les mécanismes d'émission et de fusion pour inférer un noyau de transition via une projection de divergence de Kullback-Leibler et des itérations de type Sinkhorn-Schrödinger, tout en analysant l'ergodicité et en validant l'approche sur des données synthétiques et réelles.
Cet article propose une méthode d'adaptation événementielle et basée sur les données pour les contrôleurs prédictifs de modèle, qui utilise la surveillance statistique des performances en boucle fermée pour déclencher des mises à jour ciblées via l'apprentissage par renforcement et l'identification, afin d'éviter l'oubli catastrophique et d'assurer la robustesse dans des conditions changeantes, comme démontré sur un système de chauffage urbain.
En combinant la modélisation générative d'alternatives et la simulation de flux de puissance, cette étude propose une méthode d'aide à la décision pour concevoir des réseaux de chaleur néga-carbone en Hollande qui équilibrent coûts, acceptation sociale et stabilité du réseau électrique grâce à une diversité de configurations technologiques.
Cet article propose une méthode d'analyse de la faisabilité pilotée par les données, appelée CDDR, qui fournit des garanties de couverture PAC pour divers systèmes dynamiques en utilisant une procédure de calibration sans nécessiter de bornes de bruit connues ni de paramètres structurels spécifiques.
Cet article établit des conditions nécessaires et suffisantes pour la linéarisation globale de systèmes dynamiques continus sur des espaces connexes compacts ou possédant un attracteur, en démontrant qu'ils peuvent être plongés dans un système linéaire de dimension supérieure, ce qui généralise des théorèmes classiques comme ceux de Hartman-Grobman et Floquet.
Cet article présente une méthode de contrôle distribué exploitant le consensus par voie hertzienne pour réaliser efficacement la formation et éviter les collisions dans des systèmes multi-agents, en transformant les interférences radio en un avantage de communication qui assure la convergence asymptotique même avec des topologies de réseau variables.
Cet article présente un cadre d'apprentissage par renforcement permettant un transfert sim-to-real sans échantillons pour le servo-visuel des bras continus souples, atteignant un taux de réussite de 67 % sur du matériel réel après un entraînement exclusif en simulation.
Cette étude propose une méthode d'estimation des constantes de vitesse de la réaction d'évolution de l'oxygène à partir de données de spectroscopie d'impédance électrochimique simulées sur un photoanode en hématite, en utilisant un estimateur de vraisemblance maximale qui intègre simultanément plusieurs potentiels et fréquences pour résoudre les problèmes d'identification et de stabilité numérique.
Cet article propose un algorithme d'apprentissage en ligne basé sur des bandits contextuels pour optimiser les offres stratégiques des producteurs éoliens agissant comme preneurs de prix sur les marchés de l'électricité, surmontant ainsi les limitations des méthodes d'optimisation bilevel traditionnelles.
Cette étude établit l'existence et propose un algorithme pour calculer des quadratisations de systèmes d'équations différentielles ordinaires polynomiales qui préservent la propriété de dissipativité, facilitant ainsi leur analyse et leur contrôle dans divers domaines d'application.
Cet article propose une nouvelle stratégie de contrôle adaptatif pour la formation de véhicules autonomes sous incertitudes dynamiques complètes, utilisant des réseaux de neurones artificiels pour garantir la convergence exponentielle des erreurs de suivi et la stabilité du système, comme le démontrent les analyses théoriques et les simulations numériques.
Le papier présente MuFlex, une plateforme open-source évolutive et basée sur la physique qui permet la coordination de la flexibilité énergétique de plusieurs bâtiments via des modèles détaillés (EnergyPlus et Modelica) et des algorithmes d'apprentissage par renforcement, démontrant ainsi une réduction significative de la demande de pointe tout en maintenant le confort thermique.
Cet article propose un algorithme de contrôle distribué préservant la confidentialité pour l'équilibrage de l'état de charge d'un réseau de systèmes de stockage d'énergie par batterie, utilisant des estimateurs distribués et une méthode de décomposition d'état pour garantir la sécurité des données internes tout en assurant une livraison précise de la puissance.
Cet article présente une méthode améliorant la résilience des quadrotors en environnements souterrains en combinant un contrôleur basé sur l'apprentissage avec un contrôleur de sécurité, où un modèle de flux normalisé détecte les situations hors distribution pour déclencher un basculement automatique assurant à la fois l'efficacité de la navigation et la sécurité des collisions.
Cet article propose une méthode pour construire des fonctions de Lyapunov ISS dépendantes du temps à partir de fonctions candidates, combinant ainsi la facilité de construction des secondes avec la garantie d'existence des premières afin d'analyser la stabilité des systèmes impulsionnels, y compris ceux présentant une instabilité simultanée dans leurs dynamiques continues et discrètes.
Cet article présente une extension des fonctions de valeur de Lyapunov de contrôle (CLVF) aux systèmes non linéaires perturbés via la définition de la CLVF robuste (R-CLVF), qui permet d'identifier l'ensemble invariant robuste minimal et de stabiliser le système avec un taux exponentiel spécifié, tout en proposant des techniques pour surmonter la malédiction de la dimensionnalité dans le calcul.
Cet article propose des algorithmes de type « greedy » randomisés, à savoir MRG, DRG et Random-WSSA, pour résoudre efficacement des problèmes de sélection de capteurs sous contraintes de budget et de performance dans le cadre de fonctions faiblement sous-modulaires, tout en offrant des garanties d'approximation probabilistes et en démontrant leur efficacité pour les constellations de satellites d'observation de la Terre.