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World File Search System控制方案
基于扩展状态观察者和后台控制的轨迹跟踪控制类似汽车的移动机器人的控制
摘要：在本文中，提出了一种基于扩展状态观察者（ESO）（ESO）的低速汽车移动机器人（CLMR）的轨迹跟踪控制策略，并提出了后台控制控制，以解决轨迹跟踪的问题问题，该问题是由模拟错误和外部干扰物引起的轨迹跟踪准确性降解。首先，将建模误差和外部干扰引入了CLMR的理想运动学模型中，并利用一组输出方程将耦合的，不向导的干扰运动学模型拆分为两个相互独立的子系统。接下来，基于线性ESO估算子系统中的干扰，并通过Lyapunov方法证明了所提出的观察者的收敛性。最后，使用后备控制控制器设计具有干扰补偿的控制器，以完成CLMR的轨迹跟踪任务。仿真和实验结果显示了拟议的控制方案的有效性。
精确调整对嵌入式系统性能的影响：针对现场控制的案例研究
面向现场的控制（FOC）是一种行业标准的策略，用于控制感应电动机和其他类型的基于AC的电动机。以数字方式实施时，此控制方案具有很高的算术强度 - 特别是它需要使用三角函数。此要求与需要在需要时增加控制步骤频率的必要性，并且在保存电池寿命（例如无人机）的应用中最小化功耗。但是，它也非常适合使用精确调整技术优化。因此，我们利用最新的FIXM方法来通过应用三角函数的精确调整来优化模拟典型焦点应用的Miniapp。FIXM方法本身是扩展的，以实现其他算法选择，以实现执行时间和代码大小之间的权衡。随着FIXM在Miniapp上的应用，我们达到了高达278％的加速，输出的误差小于0.1％。
用于可再生能源的非隔离式多端口转换器：全面回顾
摘要：可持续发展目标 (SDG) 的一个重点是从可再生能源中获取电力。可再生能源 (RES) 和获取方法领域取得了长足的发展。多端口电力电子转换器电路集成了多种能源。这种集成有助于为具有不同所需电压额定值的负载供电。该系统的简单可靠的控制方案可以保持高功率传输效率和可靠性。为了集成 RES，引入了非隔离 (NI) DC-DC 多端口转换器 (MPC)；然而，主要目标是专注于提供可靠输出的 NI MPC。本文回顾并分析了非隔离 MPC 拓扑，基于考虑电路配置、工作原理、元件数量、复杂性和效率的不同参数。这篇全面的综述可以作为选择适合 RES 集成的转换器拓扑的指南。
辅助机器人的共享控制模板
摘要 — 轻型机器人操纵器可用于恢复运动障碍人士的操纵能力。然而，操纵环境是一项复杂的任务，尤其是当控制接口带宽较低时，对于有障碍的用户来说可能就是这种情况。因此，我们提出了一种基于约束的共享控制方案来定义在任务执行期间提供支持的技能。这是通过将技能表示为一系列状态来实现的，每个状态都应用特定的用户命令映射和不同的约束集。新技能是通过将不同类型的约束和状态转换条件组合在一起，以人类可读的格式来定义的。我们在一项针对三项日常生活活动的试点实验中展示了它的多功能性。结果表明，即使是复杂的高维任务也可以使用我们的共享控制方法通过低维界面执行。
杂草管理中的基因技术 - Legros Mathieu
随着基因沉默和基因驱动等新基因技术的出现，开发更多杂草管理工具的努力正在获得巨大的发展势头。这些技术有望为开发可持续杂草控制方案提供新方法，因为基因沉默可以关闭介导适应性的基因（例如生长、除草剂抗性），而基因驱动可用于传播改良性状并设计适应性降低的野生种群。然而，应用基因沉默和/或基因驱动预计本质上是复杂的，因为它们的应用受到多种方法和技术困难的限制。在这篇评论中，我们探讨了这些技术的挑战，并讨论了加速开发基于基因技术的杂草管理工具的策略和资源。我们还重点介绍了如何将基因技术整合到现有的管理策略（例如传统的生物防治）中，以及它们可能的相互作用。
球形滚动机器人——设计、建模和控制
球形机器人因其在勘探、隧道检查和地外任务中的应用而受到越来越多的关注。出现了各种设计，包括重心配置、基于摆的机制等。此外，还提出了各种各样的控制策略，从传统的 PID 方法到尖端的神经网络。我们的系统综述旨在全面识别和分类球形机器人采用的运动系统和控制方案，时间跨度为 1996 年至 2023 年。对五个数据库的细致搜索产生了一个包含 3199 条记录的数据集。经过详尽的分析，我们确定了一系列新颖的设计和控制策略。利用获得的见解，我们为优化球形机器人的设计和控制方面提供了宝贵的建议，既支持新颖的设计努力，也支持现场部署的进步。此外，我们还阐明了有可能释放球形机器人全部功能的关键研究方向。
黑色的网格形成控制策略从海上风力发电厂开始
摘要。可再生能源与功率电动转换器的大规模集成正在将电源系统更接近其动态稳定性限制。这增加了大区停电的风险。因此，电力系统中不断变化的发电公司需要使用替代能源（例如风力发电厂）来提供黑色启动服务。但是，这需要格式形成，而不是传统上普遍存在的环形风力涡轮机。本文介绍了形成网格控制的一般工作原理，并检查了四种此类控制方案。为了比较其性能，已经通过高压直流电流（HVDC）连接的风力发电厂进行了一项模拟研究，以针对陆上负载的不同阶段进行了模拟研究。在变压器覆盖，转换器预充电和去障碍物以及陆上负载拾音器期间的瞬态行为已进行了比较，并进行了质量分析，以突出每个控制策略的优点和缺点。
用于非侵入性肌电神经界面的生物机制研究，用于上limb假体控制：10年的观点评论
十年前，一群来自学术界和行业的研究人员确定了上限limb假体控制中的工业和学术最先进的二分法，这是一种广泛使用的生物界应用。他们提出，如果解决了四个关键的技术挑战，可以弥合这一差距，并将学术研究转化为临床和商业上可行的产品。这些挑战是不直觉的控制方案，缺乏感觉反馈，鲁棒性和单传感器方式。在这里，我们提供了有关过去十年发生的研究工作的透视审查，目的是应对这些挑战。此外，我们讨论了上限假体控制研究中最新发展至关重要的三个研究领域，但在10年前的评论中没有设想：深度学习方法，表面肌电图分解和开源数据库。为了结束审查，我们为上限假肢及其他地区的研究与发展提供了前景。
提高光伏并网效率...
本研究提出了通过整合混合储能源来提高并网光伏系统效率的建议。它们用于改善光伏系统输出功率的质量。输出功率的变化在很大程度上取决于天气条件，从而对与之相连的电力系统的稳定性产生不利影响。该模型是在 Matlab/Simulink 环境中利用数学模型构建的。仿真结果表明，这种混合模型有助于光伏系统成为可调度电源，由于使用了基于电池-超级电容器的系统，它可以快速满足电网的电力需求。此外，当仅使用超级电容器时，系统可以在光伏系统输出功率的平滑模式下运行。该混合系统的控制方案已成功演示，以保证与可再生能源集成的电力系统的质量和稳定性。这种模型对于光伏系统至关重要，尤其是当它们连接到较差的电网时。
无人机导航的VO -SAF -SAFE强化学习-Orca
摘要 - 这项工作的重点是强化学习（RL）的无人机导航，其本地化基于视觉探测器（VO）。这样的无人机应避免飞向视觉特征差的区域，因为这可能导致定位变化或完全丢失跟踪。为了实现这一目标，我们提出了一个层次控制方案，该方案使用经过RL训练的策略作为高级控制器，以生成下一个控制步骤的航路点和一个低级控制器，以指导无人机到达后续航点。对于高级政策培训，与其他基于RL的导航方法不同，我们通过引入与姿势估计相关的惩罚将对VO绩效的认识纳入我们的政策。为了帮助机器人区分感知友好的区域和不可动摇的区域，我们提供语义场景，作为决策而不是原始图像的输入。此方法还有助于最大程度地减少SIM到真实的应用程序差距。