Learning-based quadrotor tracking control using Recursive Gaussian Processes
本論文は、未モデル化ダイナミクスを補償するために、計算効率の高い再帰的ガウス過程をフィードバック線形化制御器と統合し、新規のカルマンフィルタに基づくチューニングアルゴリズムを組み合わせた、オンボード学習ベースのクアッドロータ追従制御器を提案しており、実環境での実験検証において大幅な追従誤差の減少(38%から75%)を達成している。
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本論文は、未モデル化ダイナミクスを補償するために、計算効率の高い再帰的ガウス過程をフィードバック線形化制御器と統合し、新規のカルマンフィルタに基づくチューニングアルゴリズムを組み合わせた、オンボード学習ベースのクアッドロータ追従制御器を提案しており、実環境での実験検証において大幅な追従誤差の減少(38%から75%)を達成している。
本論文は、異方性ナビゲーションポテンシャル、能動的運動学的プレビュー・ブレーキング、およびSO(3)に基づくフォーメーション投影を統合することで、自律型UAVが安全マージンを厳格に維持しつつ局所解による失敗を防ぎながら、複雑で非平坦な地形を航行することを可能にする、新しい純粋ハミルトニアン3D RKスウォーム制御フレームワークを提案する。
本研究は、将来のレジリエンス志向の解釈の基礎として、1995年神戸震災におけるRC造G+3階フレームの過渡的な動的需要および履歴挙動を評価するために、当該フレームの三次元非線形時刻歴応答解析を実施することにより、非線形地震解析と持続可能な開発目標との間の溝を埋めるものである。
本研究は、主成分分析を適用して気象変数間の多重共線性に対処し、機械学習モデルを用いて線形回帰およびベイズリッジ回帰が極めて高い精度で日次淡水生成量を効果的に予測できることを示すことにより、インドのトゥティコリンンの湿潤な沿岸気候における単斜型ソーラースチル(太陽熱蒸留器)の性能を評価し、日射量と周囲温度が主要な要因であることを特定するとともに、高湿度による制限効果を浮き彫りにするものである。
本論文は、局所的な短期的サポートを活用した辞書学習およびスパース表現を用いることで、データの切断や偽のアーチファクトを回避しつつ、大規模な臨床データに対する高い計算速度と低メモリ使用量を保証しながら、ECG信号からランダムなEMGアーチファクトを効果的に除去する、完全局所畳み込みスパース辞書学習(CLCSDL)に基づく新規かつ効率的なアルゴリズムを提案する。
本論文は、ESP32マイクロコントローラ、LDRセンサ、およびAWSクラウド統合を用い、最大光強度に向けてソーラーパネルを自動的に方向付け、同時にウェブダッシュボードを介して電気的および環境的データを遠隔で可視化する、低コストかつリアルタイムなIoTベースの太陽光モニタリングおよびトラッキングシステムを提案するものである。
本研究は、熱帯地域の風力および太陽光発電所における地中ケーブルと中性点接地方式の組み合わせが単相地絡故障の検出にどのように影響するかを、ブラジルの実例を用いたケーススタディとシミュレーションを用いて分析し、保護装置の適切な調整を導くものである。
本論文は、低電圧ライドスルー(LVRT)制御ロジックに基づいた準定常状態、過渡現象、および小信号安定性解析を統合することにより、弱小系統条件下での故障時ライドスルー中の系統連系コンバータの同期安定領域を定量的に特性化し、得られた安定境界をハードウェア・イン・ザ・ループ・シミュレーションを通じて検証するものである。
本研究は、履歴記録からリアルタイムの査定詳細に至るまで進化するデータを統合し、LightGBMを用いて予測精度を高め、不確実性を低減することで復旧計画を改善するために、情報の可用性に駆動された動的な確率論的フレームワークを提案し、地震後の建物修理時間の予測を4つの連続する段階にわたって漸進的に更新するものである。
本研究は、バイオマス灰をセメントスラグ系バックフィルに混入することで、特定の臨界比においてC-S-Hゲルの生成を促進し、機械的強度および自己膨張特性を最適化できる一方で、過剰な灰の含有量は未反応のシリカを導入し性能を低下させることを示している。