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Este trabalho estabelece condições explícitas para garantir a limitação de todas as soluções do modelo de compressor de Moore-Greitzer com três estados em malha fechada com um controlador PI não linear, demonstrando a estabilidade de Lagrange da origem e a robustez do sistema apesar da não estabilizabilidade de sua linearização.
Este trabalho apresenta um método de otimização baseado em cenários multietapas, utilizando a abordagem de partículas Fleming-Viot para viésar a geração de cenários em direção a eventos raros de baixa energia eólica, permitindo o controle robusto e custo-efetivo de usinas convencionais diante de prolongadas deficiências na geração renovável.
Este estudo demonstra que a estimativa eficaz de terrenos em robôs de duas rodas para exploração de tubos de lava lunares pode ser alcançada com alta precisão (>98%) analisando a variância dos dados de inclinação (pitch) em janelas curtas, permitindo assim a troca adaptativa de políticas de controle especializadas.
Este artigo propõe e valida um quadro de controle baseado em dados para robôs peixes magnéticos, combinando um modelo de dinâmica forward treinado em dados reais, controle preditivo baseado em gradiente para navegação precisa e aprendizado por imitação para viabilizar a implementação em tempo real.
Este artigo demonstra que a otimização de políticas para o controle misto H2/H-infinito possui uma estrutura não convexa benigna, onde todos os pontos estacionários são globalmente ótimos, permitindo o desenvolvimento de métodos escaláveis baseados em um novo quadro de Levantamento Convexo Estendido (ECL).
Este artigo propõe a adoção do sistema de Altura acima do Elipsoide (HAE) como referência vertical unificada para a economia de baixa altitude, demonstrando através de casos reais e análise de risco que essa transição de sistemas fragmentados para um padrão nativo de GNSS aumenta a capacidade do espaço aéreo e garante a segurança operacional.
O artigo apresenta o U-OBCA, um método de planejamento de trajetória que utiliza restrições de chance distribucionalmente robustas baseadas em Wasserstein para lidar com incertezas em robôs e obstáculos poligonais, eliminando aproximações geométricas conservadoras e melhorando significativamente a eficiência de navegação em ambientes estreitos e clutterados.
Este artigo propõe uma estratégia de controle coordenado multi-escala temporal para uma Usina Virtual Dinâmica (DVPP) que utiliza controle de formação de rede e fatores de participação dinâmicos para integrar recursos heterogêneos, superando as limitações das VPPs convencionais e melhorando a estabilidade da rede e o desempenho dos serviços auxiliares.
Este trabalho propõe uma arquitetura de controle híbrido unificada que integra controle preditivo por modelo e regulação por realimentação, apoiada por uma implementação baseada em aprendizado de máquina, para superar os desafios de dinâmica não linear e acoplada em manipuladores robóticos multi-DOF, validando sua superioridade e viabilidade através de simulações e experimentos em hardware.
Este artigo propõe um estimador de máxima verossimilhança com horizonte deslizante para identificar online a dinâmica de Neural ODE e o limiar de contraste de câmeras de eventos, utilizando um modelo de processo pontual marcado dependente do histórico e uma aproximação eficiente do compensador via subamostragem de Monte Carlo.
Este artigo apresenta um método para a síntese formal de controladores em sistemas estocásticos de estado contínuo que minimiza uma combinação linear do custo cumulativo e da entropia do sistema (medida pela divergência KL em relação à distribuição uniforme), garantindo limites rigorosos ao aproximar o sistema contínuo por discretizações finitas.
Este trabalho propõe um controlador de feedback não linear baseado em Funções de Barreira do tipo logarítmico para garantir o rastreamento de trajetória de embarcações de superfície não tripuladas, assegurando a estabilidade do sistema e o cumprimento simultâneo de restrições assimétricas de posição e rumo, restrições simétricas de velocidades e limites de saturação de entrada.
Este trabalho apresenta uma estrutura de teoria dos jogos cooperativos para determinar a partição ótima e estável de redes de distribuição em mercados de energia locais, equilibrando os interesses do operador da rede e dos prosumidores sob condições de incerteza e restrições da rede.
Este artigo apresenta métodos para calcular exatamente o Gráfico Relativo Escalonado (SRG) de sistemas LTI discretos, tanto a partir de sua representação em espaço de estados quanto exclusivamente de dados de entrada-saída, incluindo uma versão robusta capaz de lidar com dados ruidosos.
Este artigo apresenta o CDSM, um quadro de trabalho em tempo real que constrói sistemas dinâmicos diretamente em variedades Riemannianas e grupos de Lie, combinando componentes tangenciais e normais para gerar comportamentos robóticos estáveis, adaptáveis e geometricamente precisos em ambientes domésticos.
Este trabalho apresenta um framework de teste inovador para servidores centrais de veículos em arquiteturas E/E centralizadas, que combina Veículo-em-Loop (ViL) e tecnologia de Digital Twin para validar algoritmos de direção autônoma em um ambiente seguro, reproduzível e realista, eliminando a necessidade de testes individuais de ECUs e facilitando a integração virtual-física desde as etapas iniciais do desenvolvimento.
Este artigo propõe uma estratégia abrangente para intercepção estocástica que integra um lei de guia com atrasos variáveis no tempo, um suavizador de partículas e modelagem semi-Markoviana para estimar e compensar em tempo real os atrasos de estimação causados por manobras abruptas do alvo, superando assim as limitações das leis de guia existentes.
Este artigo apresenta o controlador MPPI-DK, que acelera o controle preditivo baseado em amostragem substituindo a dinâmica não linear por um operador de Koopman profundo aprendido, permitindo controle em tempo real eficiente em plataformas robóticas com desempenho comparável ao uso de dinâmicas reais.
Este artigo demonstra que, para sistemas MIMO práticos, é possível alcançar desempenho próximo ao de detecção de máxima verossimilhança com complexidade linear em relação ao tamanho da constelação, utilizando uma estratégia de busca reduzida estruturada e baseada em treliça.
O artigo apresenta o NL2GDS, um framework inovador que utiliza modelos de linguagem grandes para traduzir descrições de hardware em linguagem natural em layouts GDSII completos via fluxo OpenLane, demonstrando reduções significativas em área, atraso e consumo de energia em benchmarks padrão.