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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325 篇论文
Numerical benchmark for damage identification in Structural Health Monitoring
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。
Decentralized Cooperative Localization for Multi-Robot Systems with Asynchronous Sensor Fusion
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。
Maximum-Entropy Random Walks on Hypergraphs
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。
Integrated Online Monitoring and Adaption of Process Model Predictive Controllers
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。
Technology configurations for decarbonizing residential heat supply through district heating and implications for the electricity network
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。
Conformalized Data-Driven Reachability Analysis with PAC Guarantees
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。
Learn to Bid as a Price-Maker Wind Power Producer
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。
Dissipative quadratizations of polynomial ODE systems
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。
A Novel Adaptive Formation Control Strategy for Teams of Unmanned Vehicles Under Complete Dynamic Uncertainty
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。
MuFlex: A Scalable, Physics-based Platform for Multi-Building Flexibility Analysis and Coordination
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。
Privacy-Preserving Distributed Control for a Networked Battery Energy Storage System
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。
Improving the Resilience of Quadrotors in Underground Environments by Combining Learning-based and Safety Controllers
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。
Construction of time-varying ISS-Lyapunov Functions for Impulsive Systems
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。
Robust Control Lyapunov-Value Functions for Nonlinear Disturbed Systems
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。
Randomized Greedy Methods for Weak Submodular Sensor Selection with Robustness Considerations
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。
Best Ergodic Averages via Optimal Graph Filters in Reversible Markov Chains
本文提出了一种基于图滤波器的方法，通过定义可逆马尔可夫链上的图信号变化率并引入伯恩斯坦、切比雪夫和勒让德三种最优滤波器，显著加速了遍历平均向目标值的收敛速度。
Risk-Aware Autonomous Driving with Linear Temporal Logic Specifications
本文提出了一种基于线性时序逻辑（LTL）的风险感知自动驾驶方法，通过将包含事件时序与严重程度的 LTL 规范转化为线性规划问题，实现了在 Carla 仿真中平衡碰撞风险与交通违规等多类风险的类人驾驶策略合成。
Lyapunov Characterization for ISS of Impulsive Switched Systems
本文针对具有稳定与不稳定模态流的脉冲切换系统，在满足模态依赖平均驻留时间和停留时间条件下，通过提出非增与递减两类时变 ISS-Lyapunov 函数，证明了其存在性是系统输入状态稳定（ISS）的充要条件，并给出了从非增函数构造递减函数的方法以及针对未知切换信号的 ISS 保证策略。
C*: A Coverage Path Planning Algorithm for Unknown Environments using Rapidly Covering Graphs
该论文提出了一种名为 C* 的新型采样算法，通过构建快速覆盖图（RCG）在未知环境中实现实时全覆盖路径规划，该算法具备计算简单、能自动适应局部覆盖空洞并避免死胡同等特性，经仿真与实验验证，其在覆盖时间、轨迹长度及重叠率等关键指标上均显著优于现有方法。