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Il paper propone il nuovo concetto di "dissipatività stretta a due funzioni di accumulo" per garantire la stabilità asintotica nel controllo predittivo economico, collegando direttamente tale condizione alle funzioni valore e offrendo una verifica più semplice rispetto alla dissipatività stretta classica.
Questo articolo propone due algoritmi adattivi per la selezione automatica dei collegamenti nell'accesso multiplo a più canali con feedback a banda e probabilità di fallimento incognite, offrendo un compromesso tra convergenza rapida e complessità computazionale, con garanzie di performance valide anche in finestre temporali non stazionarie.
Questo articolo introduce il controllo predittivo generativo, un framework di apprendimento supervisionato che combina il controllo predittivo basato su campionamento e la modellazione generativa per addestrare politiche di flusso di matching su compiti dinamici difficili da dimostrare, permettendo l'uso di dati simulati e garantendo feedback ad alta frequenza.
Il paper dimostra l'efficacia sorprendente di un approccio semplice basato sull'algoritmo iLQR con dinamica MuJoCo per il controllo predittivo del modello (MPC) a corpo intero di robot quadrupedi e umanoidi, che riesce a generalizzare facilmente dal simulatore alla realtà senza complesse considerazioni sim-to-real.
Questo articolo presenta il controllo VISKY, una strategia innovativa per sospensioni semi-attive con smorzatori magnetoreologici che, mediante un feedback di accelerazione, simula un'inerzia virtuale per migliorare le prestazioni dinamiche senza richiedere modifiche all'hardware fisico.
Questo studio introduce un modello bilevel vincolato dalla corrente di cortocircuito per dimostrare come le risorse basate su generatori sincroni possano esercitare potere di mercato in servizi locali, generando profitti eccessivi e richiedendo un'attenta progettazione dei mercati per mitigare tali inefficienze.
Il paper presenta MARLIN, un framework decentralizzato per la gestione dei bacini idrici che combina l'intelligenza degli stormi di storni con l'apprendimento per rinforzo multi-agente e la guida dei LLM per migliorare la coordinazione globale, ridurre i tempi di calcolo e ottimizzare la risposta alle inondazioni in condizioni di incertezza.
ROSflight 2.0 è un ecosistema di autopilota open-source basato su ROS 2, progettato per ricercatori per accelerare la transizione dalla simulazione all'hardware, offrendo un codice modulare e documentato che permette il controllo di droni a 400 Hz tramite un computer companion.
ROSplane 2.0 è una pila di autonomia open-source per velivoli ad ala fissa basata su ROS 2, progettata per accelerare la ricerca sui droni grazie a un'architettura modulare, una documentazione estesa e un nuovo processo di modellazione aerodinamica che semplifica il passaggio dalla simulazione alla realtà.
Questo studio presenta un approccio bio-ispirato basato sul comportamento delle colonie di formiche, che utilizza un sistema di "feromoni digitali" per monitorare in tempo reale e classificare lo stato di controllo dei processi industriali, come dimostrato in un caso studio sulla frittura di patatine.
Il paper propone un framework data-driven basato sulla minimizzazione dei residui e su tecniche di ottimizzazione non lineare per stimare in tempo reale l'efficienza dei motori di un quadricottero, offrendo una soluzione robusta agli outlier e adatta al monitoraggio della salute e alla manutenzione predittiva rispetto agli approcci tradizionali basati su filtri.
Questo studio presenta il primo confronto diretto tra l'informatica quantistica a porte (GQC) e quella adiabatica (AQC) per risolvere le equazioni del flusso di potenza in corrente alternata, dimostrando attraverso esperimenti numerici su un sistema a 4 bus le prestazioni, l'accuratezza e la scalabilità di questi approcci rispetto a tecnologie quantistiche e ispirate al quantum.
Questo articolo presenta limiti probabilistici conservativi per lo spettro della matrice di ammettenza e i modelli di flusso di potenza lineare in reti con parametri incerti, fornendo un quadro teorico per valutare gli errori delle approssimazioni comuni e dimostrando che tali limiti scalano in funzione della criticità nodale.
Il paper propone un nuovo metodo di raggiungibilità basato su intervalli che sfrutta la monotonia mista per fornire sovrastime efficienti e scalabili degli insiemi raggiungibili delle Neural ODE, offrendo un compromesso tra precisione e velocità ideale per applicazioni in tempo reale e ad alta dimensionalità.
Questo studio presenta una strategia di controllo per sciami di droni che utilizza la tassellazione di Voronoi centroidale con una miscela gaussiana di funzioni di densità per monitorare con maggiore precisione le aree alluvionate rispetto ai modelli gaussiani tradizionali.
Questo articolo presenta un framework online che utilizza una variante della decomposizione modale dinamica di Hankel con finestre scorrevoli per denoisare e prevedere in tempo reale le dinamiche di agenti ostacolo, permettendo una pianificazione del movimento robotico più sicura e adattiva.
Questo articolo introduce il concetto di "insieme raggiungibile dipendente" per scenari di inseguimento tra due agenti, caratterizzandone la geometria attraverso la strategia di inseguimento a rotta costante, fornendo limiti teorici, formulando un nuovo problema di ottimizzazione e validando i risultati tramite simulazioni.
Questo articolo presenta XR-DT, un framework di Gemello Digitale potenziato dalla Realtà Estesa che integra un modello di controllo predittivo HA-MPPI e un sistema di previsione delle traiettorie umane basato su Transformer per garantire una pianificazione sicura ed efficiente della navigazione robotica in ambienti condivisi con esseri umani.
Il paper presenta SORS, un simulatore modulare ad alta fedeltà basato sul metodo degli elementi finiti e ottimizzazione vincolata, progettato per superare le sfide della modellazione fisica dei robot soffici e colmare il divario tra simulazione e realtà attraverso validazione sperimentale e ottimizzazione del controllo.
Il paper presenta StochasticBarrier.jl, una toolbox open-source in Julia che sintetizza funzioni barriera stocastiche per la verifica di sicurezza di sistemi stocastici discreti, superando gli strumenti esistenti in termini di velocità, scalabilità e stime di probabilità di sicurezza.