Flight through Narrow Gaps with Morphing-Wing Drones
本文提出了一种受鸟类启发的变翼无人机控制策略,通过建立涵盖低速及失速状态的气动模型,并结合非线性模型预测控制框架,成功实现了固定翼无人机在飞行中收拢机翼以穿越小于其翼宽的狭窄缝隙。
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本文提出了一种受鸟类启发的变翼无人机控制策略,通过建立涵盖低速及失速状态的气动模型,并结合非线性模型预测控制框架,成功实现了固定翼无人机在飞行中收拢机翼以穿越小于其翼宽的狭窄缝隙。
本文针对结构健康监测领域数据稀缺的挑战,提出并开源了一个包含环境变异、损伤、噪声及传感器故障等真实场景模拟数据的数值基准,旨在为验证新型数据驱动及混合方法提供可复现、高质量的资源。
该论文提出了一种适用于非结构化环境的去中心化多机器人协同定位框架,通过扩展卡尔曼滤波处理异步传感器数据、自动对齐任意参考系,并引入利用静态特征与动态机器人作为双重路标的评估机制,显著提升了在特征稀疏及通信受限场景下的定位精度与鲁棒性。
本文提出了一种针对有向超图的最大熵随机游走框架,通过广播与合并两种交互机制,利用 Kullback-Leibler 散度投影和 Sinkhorn-Schrödinger 迭代推导出转移核,从而有效捕捉复杂系统中的高阶有向流动与不确定性。
本文提出了一种基于统计监控闭环性能指标的事件触发式数据驱动自适应方法,用于在检测到性能下降时通过强化学习和辨识技术在线调整模型预测控制器,从而避免连续更新导致的灾难性遗忘,并在区域供热系统仿真中验证了该方法的有效性。
该研究提出了一种结合建模生成替代方案与潮流模拟的决策支持方法,用于设计兼顾经济性、社会接受度、抗风险能力及电网稳定性的碳中和区域供热系统,并通过荷兰案例证明了通过灵活配置热泵和储热等技术,可在高电气化水平下有效缓解电网压力。
本文提出了名为 CDDR 的框架,通过 Learn Then Test 校准程序为数据驱动的可达性分析提供 PAC 覆盖保证,仅需校准轨迹独立同分布,从而在无需已知噪声界或系统特定结构参数(如 Lipschitz 常数)的情况下,有效处理线性及非线性系统的可达集计算问题。
本文针对具有连通状态空间且为紧集或包含非空紧吸引子的连续时间动力系统,给出了其能全局线性化(即嵌入到高维欧氏空间的线性系统)的 嵌入存在的充要条件,并由此导出了若干可验证的必要条件以及 Hartman-Grobman 和 Floquet 定理的推广形式。
本文提出了一种利用无线信道干扰特性实现过空共识(OtA-Consensus)的分布式控制方法,用于解决多智能体系统的编队控制与碰撞避障问题,并证明了其在时变通信拓扑下的渐近收敛性,且在大规模多智能体场景下显著优于现有方法。
本文提出了一种基于强化学习的零样本仿真到现实迁移框架,通过解耦运动学与机械特性,成功实现了软连续体臂在仅依赖视觉反馈下的三维视觉伺服控制,并在真实硬件上展现了良好的鲁棒性与适应性。
该研究提出了一种基于最大似然估计的方法,通过结合多电位下的电化学阻抗谱数据,从模拟的赤铁矿光阳极数据中成功估算了多步析氧反应的速率常数。
本文提出了一种基于上下文多臂老虎机框架的在线学习算法,旨在帮助拥有市场定价权的风电生产商在无需复杂市场模型和对手行为预测的情况下,通过利用上下文信息优化短期电力市场投标策略,从而有效降低不平衡成本。
本文研究了能够保持原系统在给定平衡点处耗散性的多项式常微分方程组平方化方法,证明了此类平方化的存在性,提出了相应的计算算法,并通过多个案例研究进行了验证。
本文提出了一种基于人工神经网络的新型自适应编队控制策略,用于解决完全动态不确定性下多无人系统(如无人飞艇)在虚拟领航者框架下的编队跟踪问题,并通过理论分析与数值仿真验证了该方法能够保证系统一致最终有界性及跟踪误差的指数收敛。
本文提出了名为 MuFlex 的可扩展开源平台,该平台通过结合 EnergyPlus 和 Modelica 等详细物理模型与 OpenAI Gym 接口,解决了现有测试床在模拟多建筑灵活性协调时的局限性,并验证了其在利用强化学习算法降低聚合峰值需求方面的有效性。
本文提出了一种基于状态分解法和双隐私保护估计器的新型分布式控制算法,在确保网络化电池储能系统荷电状态平衡与功率准确分配的同时,有效防止了敏感内部状态信息的泄露。
本文提出了一种结合基于学习的控制器与安全控制器的混合方法,通过利用归一化流模型构建环境先验来实时监测分布外状态,从而在确保地下洞穴环境中飞行安全的同时,实现了快速自主导航。
本文提出了一种从候选 ISS-Lyapunov 函数构造时变 ISS-Lyapunov 函数的方法,从而将候选函数的易构造性与时变函数对连续和离散动态同时不稳定系统的完备性分析能力相结合。
本文针对受扰非线性系统提出了鲁棒控制 Lyapunov 价值函数(R-CLVF)理论,通过哈密顿 - 雅可比可达性分析定义了最小鲁棒控制不变集与指数稳定区域,并引入预热启动和系统分解技术以克服维度灾难,从而实现了在用户指定指数速率下对系统的鲁棒稳定控制。
本文针对弱次模传感器选择中的预算与性能约束问题,提出了 Modified Randomized Greedy 和 Dual Randomized Greedy 两种随机贪婪算法及其在鲁棒优化中的扩展 Random-WSSA 算法,并推导了高概率近似保证,同时通过低地球轨道卫星星座的地球观测应用验证了这些方法的有效性。