「eess.SY」カテゴリーアーカイブ

A Multiobjective Reinforcement Learning Framework for Microgrid Energy Management

投稿日: 2023年7月18日 作成者: jarxiv

要約 マイクログリッド（MG）の出現は、電力網の脱炭素化と分散化に有望なソリュー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY | A Multiobjective Reinforcement Learning Framework for Microgrid Energy Management はコメントを受け付けていません

Closed-form control with spike coding networks

投稿日: 2023年7月18日 作成者: jarxiv

要約 スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) を使用した効率的かつ堅 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, cs.SY, eess.SY, q-bio.NC | Closed-form control with spike coding networks はコメントを受け付けていません

Distributed Planning for Rigid Robot Formations using Consensus on the Transformation of a Base Configuration

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ロボットの動作全体を通してフォーメーションを維持しながら、乱 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY | Distributed Planning for Rigid Robot Formations using Consensus on the Transformation of a Base Configuration はコメントを受け付けていません

Safe Reinforcement Learning as Wasserstein Variational Inference: Formal Methods for Interpretability

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 強化学習または最適制御は、可変ダイナミクスを伴う連続的な意思決定の問題に対 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Safe Reinforcement Learning as Wasserstein Variational Inference: Formal Methods for Interpretability はコメントを受け付けていません

Safe Networked Robotics with Probabilistic Verification

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 自律型ロボットは、安全な制御の決定を行うために豊富な感覚データを利用する必 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.FL, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Safe Networked Robotics with Probabilistic Verification はコメントを受け付けていません

Iterative Convex Optimization for Model Predictive Control with Discrete-Time High-Order Control Barrier Functions

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 安全性は制御理論における基本的な課題の 1 つです。 最近、離散時間動的シ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.DS, math.OC | Iterative Convex Optimization for Model Predictive Control with Discrete-Time High-Order Control Barrier Functions はコメントを受け付けていません

Learning IMM Filter Parameters from Measurements using Gradient Descent

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 データ融合および追跡アルゴリズムのパフォーマンスは、多くの場合、センサー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, I.2.6 | Learning IMM Filter Parameters from Measurements using Gradient Descent はコメントを受け付けていません

LimSim: A Long-term Interactive Multi-scenario Traffic Simulator

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 交通機関におけるデジタル ツインと自動運転の人気の高まりに伴い、忠実度が高 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY | LimSim: A Long-term Interactive Multi-scenario Traffic Simulator はコメントを受け付けていません

GAS: Generating Fast and Accurate Surrogate Models for Autonomous Vehicle Systems

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 最新の自動運転車システムは、複雑な認識および制御コンポーネントを使用します … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY | GAS: Generating Fast and Accurate Surrogate Models for Autonomous Vehicle Systems はコメントを受け付けていません

Ageing Analysis of Embedded SRAM on a Large-Scale Testbed Using Machine Learning

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 経年劣化の検出と障害の予測は、現場で長年無人で大量の組み込みデバイスを運用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AR, cs.LG, cs.SY, eess.SY | Ageing Analysis of Embedded SRAM on a Large-Scale Testbed Using Machine Learning はコメントを受け付けていません