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Automated Guided Vehicle Systems: A Comprehensive Review of Navigation, Architecture, and Emerging Integration Challenges

Este artigo apresenta uma revisão abrangente dos sistemas de Veículos Guiados Automatizados (AGV) de 2013 a 2025, preenchendo a lacuna entre estudos isolados ao oferecer uma estrutura unificada que abrange arquitetura de referência, taxonomias de navegação, a transição para Robôs Móveis Autônomos, coordenação de frota impulsionada por IA, carregamento sem fio, integração 5G e padrões de segurança, ao mesmo tempo em que identifica desafios fundamentais e direções de pesquisas futuras para a crescente indústria.

Kavibharathi S, Sachin P, Prenesh U S, Suma Sira Jacob2026-10-08
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Lagrangian Dynamics for Multi-Agent Path Planning in Dense Obstacle Fields

Este artigo apresenta um controlador Lagrangiano descentralizado que permite que enxames multiagentes naveguem por campos densos de obstáculos ao combinar atração de alvo sublinear, repulsão interagente elástica e um campo de deflexão hidrodinâmico para garantir um movimento coeso e livre de colisões, evitando mínimos locais e o tremor de controle.

Santiago Garrido, Fernando Quevedo, Ramon Barber, Luis Moreno2026-10-08
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Excitation-Aware On-Track System Identification at Full Scale

Este artigo identifica e resolve três defeitos críticos em um pipeline de identificação de sistema em pista de escala real — especificamente uma perda de excitação, fatores de pico não identificáveis e um loop de feedback não contrativo — para recuperar com sucesso parâmetros de pneus precisos e manter o controle estável do veículo em superfícies com aderência significativamente reduzida.

Ebrahim Abdelghfar, Mohamed Elshalakani, Mohamed Abdelaziz, Sherif Said2026-10-08
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Cross-SNR Dynamic DC-Bias Prediction in DCO-OFDM Using a Domain-Informed Mixture Density Network

Este artigo propõe o MDHyperNet, uma rede de densidade de mistura informada pelo domínio que prevê o viés DC específico para SNR como uma distribuição condicional completa para sistemas DCO-OFDM, superando significativamente os modelos determinísticos e as configurações de viés fixo em termos de precisão de previsão e desempenho geral do link através de variadas condições de canal.

Muhammad Bilal Rehman, Momina Mir, Abdul Waheed, Ahsan Fiaz, Amena Ejaz Aziz2026-10-08
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A Catch-Curve Approach to Product Cohort Mortality: Estimating Discard and Export Rates from Observational Data Without Stock Registers

Este artigo adapta métodos de curvas de captura de pescas para estimar taxas de descarte e exportação de produtos apenas a partir de observações de reciclagem, demonstrando que estimadores de diagonal de coorte superam os transversais ao introduzir uma nova métrica de Razão de Reparo-Descarte para avaliação de políticas de economia circular.

Thomas Potempa2026-10-08
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Grouped cross-validation and inter-sensor agreement analysis of expert labels in an open milling anomaly dataset

Este estudo avalia a generalizabilidade de modelos de detecção de anomalias e o acordo entre sensores em um conjunto de dados de fresagem aberta, demonstrando que, embora o desempenho degrade ligeiramente ao mudar de execuções não vistas para famílias de ferramentas não vistas, características espectrais específicas e artefatos de clipping de sinal fornecem indicadores robustos para identificar trajetórias de corte anormais.

Adam Park, Luke Yin, Cooper Lee, Andrew Wong, Yoo Choi2026-10-08
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Data-Driven Predictive Control of Mixed Vehicular Platoon with ELM-AdaBoost Enabled Human Driving Policy

Este artigo propõe uma estratégia de controle preditivo baseado em modelo ancorada no humano (HDMPC) que utiliza ELM-AdaBoost para identificar características de condução humana e integra identificação de subespaço com trajetórias de referência flexíveis para garantir um rastreamento estável e de alto desempenho, além de uma experiência de condução aprimorada para comboios de veículos mistos.

Yanhong Wu, Fulei Zhu, Sheng Jin, Dinghong Shi, Chuangfeng Wei, Mingjing Yao, Shanshan Guo, Defeng He2026-10-08
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Small Modular Reactors in Italy’s Energy Transition: Integrating Long-Term Planning and Hourly Weather Stress Testing

Este artigo demonstra que a integração de testes de estresse meteorológico horários com o planejamento energético de longo prazo para a Itália revela que os Pequenos Reatores Modulares reduzem significativamente os enormes requisitos de armazenamento e os excessos de custos associados às energias renováveis variáveis durante eventos de escassez prolongada, ao passo que depender exclusivamente de renováveis leva a custos de sistema e necessidades de baterias drasticamente subestimados.

Nicolò Stevanato, Marco Pellegrini, Emanuela Colombo2026-10-08
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Digital Twin and Artificial Intelligence Enabled Industrial Internet of Things for Real-Time Predictive Control: A Simulation Benchmark Study

Este estudo demonstra que a integração de um modelo residual neural leve em um controlador preditivo baseado em gêmeo digital melhora significativamente a precisão de rastreamento e reduz o erro em sistemas industriais não lineares com incompatibilidade de modelo, mantendo a viabilidade computacional para implantação em tempo real na borda, apesar de um modesto aumento no tempo de processamento.

Amirhossein Rezaeian2026-10-08
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Quantitative Image-Based Characterisation of Moisture-Induced Asphalt Stripping: Method Validation and Material Effects

Este estudo valida um framework de análise de imagem digital utilizando segmentação de cor CIELAB para quantificar objetivamente o desprendimento de asfalto induzido pela umidade, revelando que os sistemas de ligante, o envelhecimento, as propriedades dos agregados e a exposição ao cloreto de sódio influenciam significativamente a perda de revestimento, ao mesmo tempo em que confirma que a imersão estática e o condicionamento em água fervente produzem resultados consistentes, porém não intercambiáveis.

Yalcin Karakaya, Ayhan Yucel, Dilay Uncu2026-10-08