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Continual uncertainty learning

Cette étude propose un cadre d'apprentissage continu basé sur un curriculum pour le contrôle robuste de systèmes dynamiques non linéaires soumis à de multiples incertitudes, en décomposant le problème en tâches séquentielles et en intégrant un contrôleur modèle pour accélérer la convergence et garantir un transfert réussi de la simulation à la réalité, comme démontré par une application industrielle sur le contrôle des vibrations des chaînes cinématiques automobiles.

Heisei Yonezawa, Ansei Yonezawa, Itsuro KajiwaraWed, 11 Ma🤖 cs.AI

Autonomous Edge-Deployed AI Agents for Electric Vehicle Charging Infrastructure Management

Ce papier présente Auralink SDC, une architecture d'agents IA autonomes déployés en périphérie pour gérer les infrastructures de recharge de véhicules électriques, permettant une résolution autonome des incidents avec une haute précision et une latence ultra-faible grâce à des modèles spécialisés et des mécanismes de raisonnement adaptatif.

Mohammed CherifiWed, 11 Ma🤖 cs.AI

Neural Network Tuning of FSMPC for Drives

Ce prépublication présente un ajusteur de réseau de neurones pour la commande prédictive à état fini (FSMPC) d'un moteur à induction, dont l'efficacité est validée expérimentalement sur une machine pentaphasée en utilisant des données issues de tests par échelon.

Juana M. Martínez-Heredia, José L. MoraWed, 11 Ma⚡ eess

Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots

Cet article présente un cadre hiérarchique de contrôle prédictif adaptatif qui permet à des robots quadrupèdes de transporter de manière robuste des charges statiques et dynamiques inconnues sur des terrains accidentés en estimant les paramètres du modèle de locomotion et en assurant la stabilité via un critère convexe intégré à la commande prédictive.

Leila Amanzadeh, Taizoon Chunawala, Randall T. Fawcett, Alexander Leonessa, Kaveh Akbari HamedWed, 11 Ma⚡ eess

SEP-NMPC: Safety Enhanced Passivity-Based Nonlinear Model Predictive Control for a UAV Slung Payload System

Cet article présente un contrôleur prédictif non linéaire amélioré par la sécurité (SEP-NMPC) qui garantit la stabilité et l'absence de collisions pour un drone quadricoptère transportant une charge suspendue dans des environnements encombrés, en intégrant une inégalité de passivité stricte et des fonctions barrières de contrôle d'ordre élevé directement dans l'optimisation en temps réel.

Seyedreza Rezaei, Junjie Kang, Amaldev Haridevan, Jinjun ShanWed, 11 Ma⚡ eess

Feedback Does Not Increase the Capacity of Approximately Memoryless Surjective POST Channels

Cet article démontre que, pour une large classe de canaux POST finis approximativement sans mémoire et surjectifs, la capacité avec rétroaction est égale à la capacité sans rétroaction, étendant ainsi le théorème classique de Shannon au-delà des canaux strictement sans mémoire.

Xiaojing Zhang, Jun Chen, Guanghui WangWed, 11 Ma🔢 math

Optimizing Reinforcement Learning Training over Digital Twin Enabled Multi-fidelity Networks

Cet article propose un cadre d'apprentissage par renforcement hiérarchique intégrant une perte adversariale robuste et l'optimisation de politique proximale (PPO) pour entraîner un modèle sur un réseau numérique jumeau multi-fidélité, afin d'optimiser conjointement l'ajustement des angles d'inclinaison des antennes et la stratégie de collecte de données, réduisant ainsi la latence de collecte jusqu'à 28,01 % tout en maximisant les débits des utilisateurs.

Hanzhi Yu, Hasan Farooq, Julien Forgeat, Shruti Bothe, Kristijonas Cyras, Md Moin Uddin Chowdhury, Mingzhe ChenWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Formation-Aware Adaptive Conformalized Perception for Safe Leader-Follower Multi-Robot Systems

Cet article propose une méthode de prédiction conforme adaptative et consciente de la formation, intégrée à un contrôleur CBF-QP, pour garantir la sécurité et le maintien de la visibilité dans les systèmes multi-robots leader-suiveur en présence d'erreurs de perception hétéroscédastiques.

Richie R. Suganda, Bin HuWed, 11 Ma⚡ eess

The FABRIC Strategy for Verifying Neural Feedback Systems

Ce papier présente la stratégie FaBRIC, qui comble le manque de recherches sur l'analyse de rétro-accessibilité dans les systèmes de feedback neuronal en intégrant de nouveaux algorithmes d'approximation arrière avec les techniques existantes d'analyse avant pour certifier ces systèmes avec une performance supérieure à l'état de l'art.

I. Samuel Akinwande, Sydney M. Katz, Mykel J. Kochenderfer, Clark BarrettWed, 11 Ma🤖 cs.AI

On the solvability of parameter estimation-based observers for nonlinear systems

Cet article analyse l'existence des observateurs basés sur l'estimation de paramètres (PEBO) pour les systèmes non linéaires généraux en examinant en détail les propriétés de transformabilité et d'identifiabilité, et en fournissant des conditions suffisantes pour leur validité.

Bowen Yi, Leyan Fang, Romeo OrtegaWed, 11 Ma🔢 math

Latent World Models for Automated Driving: A Unified Taxonomy, Evaluation Framework, and Open Challenges

Cet article propose un cadre unifié pour les modèles de monde latents en conduite automatisée, établissant une taxonomie, des mécanismes internes et des protocoles d'évaluation pour améliorer la robustesse, la généralisation et l'efficacité des systèmes de décision.

Rongxiang Zeng, Yongqi DongWed, 11 Ma🤖 cs.AI

Dynamic Stability Assessment of Grid-Connected Data Centers Powered by Small Modular Reactors

Cet article présente une analyse de stabilité dynamique d'un système énergétique intégré couplant un réacteur nucléaire modulaire et un stockage par batterie pour alimenter des centres de données, démontrant que cette configuration améliore significativement la stabilité de la tension et de la fréquence du réseau par rapport aux solutions conventionnelles.

Sobhan Badakhshan, Roshni Anna Jacob, Ali Mahboub Rad, Chao Pan, Yaoyu Li, Jie ZhangWed, 11 Ma⚡ eess

Differentiable Stochastic Traffic Dynamics: Physics-Informed Generative Modelling in Transportation

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond généré physiquement qui modélise la dynamique du trafic macroscopique comme un processus stochastique via une équation de flux de probabilité déterministe, permettant ainsi l'estimation d'états de trafic sous forme de distributions complètes plutôt que de simples valeurs ponctuelles.

Wuping XinWed, 11 Ma🤖 cs.AI

Optimization-Based Formation Flight on Libration Point Orbits

Cet article présente un cadre de commande prédictive par modèle (MPC) optimisé pour le maintien en formation de véhicules spatiaux sur des orbites de points de libration, tel que démontré avec succès sur une orbite halo quasi-rectiligne (NRHO) en respectant les contraintes de trajectoire avec une consommation de carburant comparable aux méthodes existantes.

Yuri Shimane, Purnanand Elango, Avishai WeissWed, 11 Ma⚡ eess

Safe or Slow? The Illusion of Thermal Stability Under Reduced-Velocity Nail Intrusion

Cette étude démontre que la vitesse de pénétration d'un clou dans des cellules lithium-ion de grande taille est un facteur déterminant, car une vitesse réduite empêche la propagation thermique et favorise l'autodécharge plutôt que l'emballement thermique.

Eymen Ipek, Oliver Korak, Georg Gsellmann, Andrey GolubkovWed, 11 Ma⚡ eess

Amplitude Dependent Bode Diagrams via Scaled Relative Graphs

Cet article propose une méthode pour calculer des bornes de gain $L_2$ pour les systèmes de Lur'e sur des plages de fréquence et d'amplitude limitées en utilisant des graphes relatifs mis à l'échelle (SRG), permettant ainsi de générer un diagramme de Bode non linéaire tridimensionnel moins conservateur que les approches classiques.

Julius P. J. Krebbekx, Roland Tóth, Amritam Das, Thomas ChaffeyWed, 11 Ma⚡ eess

Existence and Design of Functional Observers for Time-Delay Systems with Delayed Output Measurements

Cet article propose de nouvelles conditions d'existence et des procédures de synthèse pour la conception d'observateurs fonctionnels capables d'estimer des états dans des systèmes linéaires à retard, en tenant compte spécifiquement de la distinction entre le retard d'état et le retard de mesure.

Hieu Trinh, Phan Thanh Nam, Tyrone FernandoWed, 11 Ma⚡ eess

Distributionally robust two-stage model predictive control: adaptive constraint tightening with stability guarantee

Cet article propose un schéma de commande prédictive robuste distributivement en deux étapes (TSDR-MPC) qui intègre l'optimisation robuste distributive avec un resserrement adaptatif des contraintes et une garantie de stabilité, permettant de gérer efficacement des perturbations aux statistiques inconnues et variables dans le temps.

Weijiang Zheng, Jiayi Huang, Bing ZhuWed, 11 Ma⚡ eess

System-wide Dynamic Performance Metric for IBR-based Power Networks

Cet article propose une métrique dynamique unifiée et décomposable pour évaluer la performance globale des réseaux électriques basés sur des ressources à base d'onduleurs, où les contrôleurs rapides entraînent un couplage fort entre les dynamiques de fréquence et de tension.

Rodrigo Bernal, Taulant Kerci, Federico MilanoWed, 11 Ma⚡ eess

Fairness in Robust Unit Commitment Problem Considering Suppression of Renewable Energy

Cet article propose un modèle étendu de planification robuste de l'engagement des unités (RE-RPfair) intégrant l'équité dans l'allocation de la suppression des énergies renouvelables, dont l'efficacité est démontrée par simulation via l'indice de Gini.

Ichiro Toyoshima, Pierre-Louis Poirion, Tomohide Yamazaki, Kota Yaguchi, Masayuki Kubota, Ryota Mizutani, Akiko TakedaWed, 11 Ma⚡ eess

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