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Este artigo propõe o novo conceito de dissipatividade estrita com dois armazenamentos para o controle preditivo econômico, demonstrando que essa condição é necessária e suficiente para garantir a estabilidade assintótica, oferecendo uma relação mais direta com funções de valor e facilitando sua verificação em comparação com a dissipatividade estrita tradicional.
Este artigo propõe e analisa algoritmos adaptativos de seleção automática de links para controle de acesso múltiplo em canais com falhas, utilizando feedback de tipo "bandit" para maximizar uma função de utilidade côncava, oferecendo diferentes compromissos entre velocidade de convergência e complexidade computacional.
Este artigo apresenta o Controle Preditivo Generativo, um novo quadro de aprendizado supervisionado que utiliza políticas de correspondência de fluxo para resolver tarefas robóticas dinâmicas e de difícil demonstração, superando as limitações de métodos existentes ao permitir o uso de simulações e garantir feedback de alta frequência.
Este artigo demonstra que uma abordagem simples de controle preditivo de modelo (MPC) baseada no algoritmo iLQR e no MuJoCo é surpreendentemente eficaz no mundo real, permitindo a generalização de políticas de locomoção e manipulação para robôs quadrúpedes e humanoides com poucas considerações de simulação para realidade.
Este artigo apresenta o controlador VISKY (Virtual Inertia Skyhook), uma lei de controle para amortecedores magnetorreológicos em suspensões semi-ativas que utiliza realimentação de aceleração para criar uma inércia virtual, melhorando o desempenho dinâmico sem exigir hardware adicional.
Este artigo investiga, pela primeira vez, o exercício de poder de mercado por geradores síncronos em mercados de serviços de corrente de curto-circuito, demonstrando que agentes estratégicos podem triplicar suas receitas manipulando preços e horários de operação, o que destaca a necessidade urgente de um desenho de mercado cuidadoso para mitigar tais ineficiências.
O artigo apresenta o MARLIN, um framework descentralizado de aprendizado por reforço multiagente inspirado no comportamento de murmuração de estorninhos e guiado por LLMs, que otimiza a gestão de reservatórios sob incertezas climáticas, melhorando a coordenação global, reduzindo custos computacionais e acelerando a resposta a inundações.
Este artigo apresenta o ROSflight 2.0, um sistema de piloto automático leve e de código aberto baseado em ROS 2, projetado para pesquisadores, que introduz melhorias na modularidade, suporte a hardware e ambiente de simulação para acelerar a pesquisa em veículos aéreos não tripulados, demonstrando experimentalmente o controle de um multirotor a 400 Hz com todos os laços de controle executados no computador de bordo.
O artigo apresenta o ROSplane 2.0, uma pilha de autonomia de código aberto e leve para aeronaves de asa fixa construída em ROS 2, projetada para acelerar a pesquisa de UAVs ao facilitar a integração de novos algoritmos e reduzir o esforço na transição entre simulação e testes reais.
Este artigo propõe uma abordagem bioinspirada no comportamento de colônias de formigas, utilizando um sistema de "feromônios digitais" para classificar em tempo real e prever transições entre estados de controle e fora de controle em linhas de produção industriais, como demonstrado em um estudo de caso sobre fritura de batatas chips.
Este artigo propõe um framework baseado em dados para a estimativa online da eficiência de motores de quadrotor via minimização de resíduos, utilizando otimização não linear com restrições e reponderação robusta para superar abordagens baseadas em filtros, permitindo aplicações em detecção de falhas e manutenção preditiva.
Este artigo apresenta a primeira comparação direta entre as abordagens de computação quântica baseada em portas e adiabática para resolver o problema de fluxo de potência CA, demonstrando, por meio de simulações em um sistema de 4 barras e benchmarks contra hardware quântico e annealers digitais, as compensações de desempenho e a viabilidade prática dessas tecnologias para a análise de redes elétricas modernas.
Este artigo apresenta limites probabilísticos conservadores para o espectro da matriz de admitância e modelos de fluxo de potência sob incertezas de parâmetros, utilizando desigualdades de concentração de matrizes aleatórias para quantificar erros de aproximação e relacionar a propagação da incerteza à criticidade nodal em redes elétricas.
Este artigo propõe um novo método de análise de alcançabilidade baseado em intervalos para Redes Neurais de Equações Diferenciais Ordinárias (Neural ODEs), que utiliza técnicas de monotonicidade mista para oferecer aproximações superiores computacionalmente eficientes e adequadas a aplicações de alta dimensão e tempo real, priorizando a eficiência em detrimento da precisão máxima.
Este estudo apresenta uma estratégia de controle baseada em Tesselação Voronoi Centroidal (CVT) e uma função de densidade de mistura gaussiana (GMDF) para coordenar múltiplos drones na monitorização e estimativa de áreas inundadas, demonstrando superioridade na cobertura em comparação com modelos gaussianos convencionais através de simulações no ambiente ROS/Gazebo.
Este artigo apresenta um framework online que utiliza a decomposição de modo dinâmico de Hankel (Hankel-DMD) com projeção de Cadzow e thresholding de valor singular para aprender em tempo real modelos preditivos não lineares de obstáculos dinâmicos, permitindo a remoção de ruído e a previsão de trajetórias para planejamento de movimento robótico seguro.
Este artigo apresenta um novo problema de alcançabilidade para cenários de dois agentes, caracterizando geometricamente o conjunto de alcançabilidade dependente através da estratégia de perseguição com rumo constante, estabelecendo limites teóricos e validando-os por meio de simulações e de um problema de otimização original.
Este artigo apresenta o XR-DT, um quadro de Gêmeo Digital aprimorado por Realidade Estendida que integra um controlador de planejamento de trajetória HA-MPPI com um modelo de previsão humana baseado em Transformer (ATLAS) para garantir navegação segura, eficiente e interpretável de robôs móveis em ambientes compartilhados com humanos.
O artigo apresenta o SORS, um simulador modular e de alta fidelidade baseado no método dos elementos finitos e otimização não linear, projetado para superar os desafios de modelagem de deformações não lineares e interações de contato em robôs macios, validando sua eficácia na ponte entre simulação e realidade através de diversos experimentos e otimização de controle.
O artigo apresenta o StochasticBarrier.jl, uma caixa de ferramentas de código aberto em Julia que sintetiza Funções de Barreira Estocásticas para verificação de segurança de sistemas estocásticos discretos, superando as ferramentas existentes em velocidade, precisão e escalabilidade através de abordagens de otimização de soma de quadrados e funções constantes por partes.