МоделированиеПараллельное ветвящееся MPC на GPUarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеВлияние общих автономных автомобилей в микротранзитных системах: пример АтлантыarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеГибридное моделирование циклических цепочек поставок в здравоохраненииarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникИнструмент FDF упрощает создание ИИ-цифровых двойниковarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераПрогнозированиеMPC и генетический алгоритм для управления летающим маятникомarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеГибридная архитектура управления для безопасного бокового движения автомобиляarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеАдаптивное MPC для наземных транспортных средств: обзор и реализацияarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникКалибровка цифрового двойника ускорителя с помощью машинного обученияarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераЦифровой двойникЦифровой двойник для анализа кибератак в больничных IT/OT-средахarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · вчераМоделированиеГенеративное агентное моделирование предпочтений в транспортной политике на основе опросовarXiv — Computers and Society (cs.CY) · 2 днПрогнозированиеМасштабируемый гауссовский процесс с тригонометрическими признаками для безопасного MPCarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днПрогнозированиеДвухуровневый MPC для устойчивых ЦОД с гибкостью нагрузки и утилизацией теплаarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 дн
Гибридная архитектура управления для безопасного бокового движения автомобиля
США и Запад ·
Представлена гибридная архитектура, объединяющая обученную политику Soft Actor-Critic (SAC) и линейный MPC для управления рулевым управлением автомобиля. Использование первого шага оптимума MPC в качестве якоря и монотонного коэффициента смешивания позволяет сочетать адаптивность обучения с гарантиями безопасности MPC.
Почему это важно
Важно для создания надежных систем автоматического управления транспортом, где требуется одновременно точность, низкие усилия и безопасность.
Представлен GPU-решатель для задач планирования траекторий с использованием ветвящегося модельно-прогностического управления. Решатель основан на итеративном LQR, формулировке с множественной стрельбой и методе увеличенного Лагранжиана для учета ограничений. Численные эксперименты показали превосходство над CPU-решателем на крупномасштабных задачах.
Исследуется интеграция общих автономных автомобилей (SAV) в микротранзитные системы, которые решают проблему «последней мили». На примере Атланты показано, что использование SAV может повысить устойчивость, удобство и надежность по сравнению с традиционными маршрутными перевозками.
Исследователи применили гибридный подход дискретно-событийного и агентного моделирования для анализа перехода к циклической экономике в цепочках поставок медицинских изделий. На примере лапароскопических ножниц оценено влияние внедрения многоразовых продуктов на отдельных участников и всю систему. Работа учитывает неопределенности потоков и поведение акторов, что ранее не делалось.