301 papers
Dit paper introduceert een datagedreven aanpak op basis van differentieerbare optimalisatie en controle-barrièrefuncties om verantwoordelijkheidsallocaties voor veilige multi-agent-interacties te leren, waardoor een interpreteerbaar inzicht wordt verkregen in hoe agenten hun gedrag aanpassen om de veiligheid van anderen te waarborgen.
Deze paper presenteert een onbewaakte prognostiekframework dat ongelabelde data gebruikt om verborgen faalmodi te identificeren en informatieve sensoren te selecteren, waardoor de nauwkeurigheid van de voorspelling van de resterende levensduur voor autonome diep-ruimte habitats wordt verbeterd.
Dit paper introduceert een methode om verdelingsverschuivingen in modelparameters te dempen door de gesloten-lus dynamiek te beperken tot consistentie met leerdata, wat wordt geformuleerd als een efficiënt oplosbaar convex semi-definitief programma voor robuuste regeling en gain scheduling.
Dit artikel presenteert een nieuw algoritme voor het veiligheidsverifiëren van niet-lineaire neurale feedbacksystemen door middel van polyhedrische omhullingen en gemengd-geheheel lineaire programmering, wat leidt tot een schaalbare methode die de bestaande stand van de techniek met een orde van grootte verbetert.
Dit paper introduceert Filtered Control Barrier Functions (FCBFs), een kader dat bestaande HOCBF-methoden uitbreidt met een ingangregularisatiefilter om binnen een kwadratisch programma gelijktijdig veiligheid, ingangsbeperkingen en gegarandeerde Lipschitz-continuïteit van de besturing te waarborgen.
Dit artikel presenteert een gedistribueerd modelvoorspellend regelingkader voor de dynamische samenwerking van heterogene, niet-lineaire multi-agent systemen, waarbij een gezamenlijk doel wordt bereikt via geoptimaliseerde interacties zonder vooraf bepaalde oplossingen, en waarvan de stabiliteit en prestaties worden aangetoond in toepassingen zoals satellietconstellaties en gecoördineerde quadrotorvluchten.
Dit paper introduceert CONQURE, een open-source cloud-framework dat naadloze co-executie van klassieke en quantum-resources mogelijk maakt door OpenMP-kernels naar QPUs te offloaden, wat resulteert in een lage overhead en een 3,1-voudige versnelling van VQE-runs.
Dit artikel presenteert een hybride strategie voor autonome rendezvous waarbij actief leren wordt ingezet om de waarneembaarheid te maximaliseren en zo een nauwkeurige hoek-only initiële relatieve baanbepaling mogelijk maakt, die overgaat in een uitgebreide Kalman-filter en modelvoorspellende regeling voor een succesvolle eindbenadering.
Dit artikel presenteert een efficiënt algoritme dat een feedback Nash-evenwicht in oneindig-horizon lineair-kwadratische spellen benadert door op elk tijdstip een eindig-horizon spel op te lossen, waarbij de convergentie en de kostenafwijking ten opzichte van het ideale evenwicht wiskundig worden onderbouwd en gekwantificeerd.
Dit artikel presenteert een hardware-validatie van hoek-droopregeling voor grid-forming DC/AC-converters, waarbij wordt aangetoond dat deze strategie exacte frequentieregeling en vermogensdeling mogelijk maakt door primaire en secundaire regeling te combineren, inclusief oplossingen voor implementatieuitdagingen zoals discretisatie en klokdrijverij.
Dit artikel presenteert een hybride besturingsmethode die Deep Reinforcement Learning combineert met bounded extremum seeking om de robuustheid en prestaties van controllers voor niet-lineaire, tijdvariërende systemen te verbeteren, zoals gedemonstreerd bij de automatische afstelling van een deeltjesversneller.
Dit paper introduceert AffPCL, een nieuw raamwerk voor gepersonaliseerd collaboratief leren dat heterogene agenten in staat stelt om hun sample complexiteit te reduceren door een adaptieve, affiniteitsgebaseerde variance-reductie die naadloos varieert tussen lineaire versnelling bij homogeniteit en onafhankelijk leren bij hoge heterogeniteit.
Dit paper introduceert IMAS², een tweelaags optimalisatie-algoritme voor Dec-POMDP's dat agentselectie en gedecentraliseerde actieve perceptie combineert via submodulaire informatie-theoretische objectieven om een -prestatiegarantie te bieden.
Dit artikel introduceert PACS, een veiligheidsfilter voor diffusie-beleid dat door middel van pad-consistente remming en bereikbaarheidsanalyse veilige, real-time robotcontrole garandeert zonder de prestaties te verminderen.
Hoewel de nieuwe MLD-BFM-methode de hoogste nauwkeurigheid boekte bij het decoderen van vijfvoudige vingerbewegingen uit HD-sEMG-data, bleek de verbetering statistisch niet significant ten opzichte van conventionele tijdsdomeinkenmerken, wat suggereert dat dichte multichannel-opnames de ruimtelijke informatie al inherent bevatten.
Dit paper introduceert EMFusion, een conditioneel diffusiemodel dat betrouwbare, frequentieselectieve probabilistische voorspellingen van elektromagnetische velden in draadloze netwerken mogelijk maakt door diverse contextfactoren te integreren en expliciete onzekerheidsschattingen te bieden.
Dit artikel presenteert een ontwerp en implementatie van een relatieve localisatiesysteem voor SnailBot, een modulaire zelfreconstruerende robot, dat ArUco-markers, optische flow en IMU-gegevens fuseert voor robuuste positionering in realtime.
Dit artikel breidt de theorie van Lorentziaanse polynomen uit naar variatieanalyse en kegel-gedwongen dynamica door -Lorentziaanse polynomen te definiëren, hun relatie met semipositieve kegels en negatieve afhankelijkheid te onderzoeken, en nieuwe Lyapunov-stabiliteitscriteria voor lineaire evolutionaire variatieongelijkheden af te leiden.
Dit paper bewijst met behulp van Performance Estimation Problems (PEP) dat het uitvoeren van lokale updates in de DIGing-algoritme voor gedistribueerde optimalisatie de convergentie versnelt, waarbij twee lokale updates voldoende zijn voor maximale verbetering zonder extra stapgrootte-vermindering.
Dit artikel presenteert een hybride aanpak die piezo-elektrische en piezoresistieve tastzintuigen combineert met een modelgebaseerde optimalisatie van interne krachten om slip in multifingerige robotgrepen binnen 50 milliseconden te detecteren en te corrigeren.