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World File Search System预测控制
一种模型预测控制方法共享控制中混合
摘要 - 共享的控制方法在苛刻的任务中分配了人类操作员和机器人之间的控制，从而使协作能够利用各自的优势和专业知识。共享任务通常涉及将人类控制输入与（预算计划的辅助轨迹结合在一起的算法）的混合算法。传统的混合技术（例如线性混合）计算组合输出，但不能保证这种共享运动的可行性，也不能确保遵守安全性或与任务相关的约束。本文提议通过将混合策略作为解决最佳控制问题的解决方案来解决可行性和安全性，从而实施环境限制，任务要求和物理能力。使用模型预测控制方法来解决优化问题，并通过预测回收时间范围内的机器人运动来预测约束。我们在模拟和现实世界的拾取和地距离传统实验中评估了这种方法。实验研究将模型预测控制方法与线性混合和完整的近距离进行了比较。结果表明，新框架提供了重大改进，因为它提供了更安全，更准确和可重复的响应。
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能
Erwan Bourdonnais，CédricLeBris，Thomas Brauge，Graziella Midelet。跟踪英国河道和北海地区野生平菲鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题。环境污染，2024，343，pp.123274。10.1016/j.envpol.2023.123274。hal- 04384404
移动操纵器的视觉预测控制-LAA -HAL
对自动移动操纵器的需求是多种应用程序中的几种应用程序的核心，例如精密农业[1]，工业安装[2]，搜索和救援[3]或人类援助[4]。一般而言，移动操纵器必须同时执行移动基础的导航任务，并为机器人臂进行操纵。必须考虑几个挑战以执行这两个任务。从感知的角度来看，机器人系统必须配备可以检测不同地标并分析周围环境的传感器。此外，有必要确保用于执行任务的地标保留在传感器的视野中。从控制的角度来看，控制方案必须同时处理移动基础和机器人组，以使两个子系统之间的协作并避免惩罚完成另一个任务的动作。最后，有必要将机器人臂的控制与移动基础的位移进行协调，以避免机器人系统通过延伸的臂导航的情况，从而在末端效果下导致显着振动，并增加与外部元素奇异构型和碰撞的风险。与任何机器人系统一样，有许多控制移动操纵器的方法。广泛使用的解决方案包括在欧几里得空间中表达任务。在这种情况下，机器人使用板载传感器来估计系统配置。LIDAR型传感器提供几何数据，从而可以准确估计，但不能提供对环境的先进感知。基于视觉的传感器提供丰富的环境信息，但姿势估计对错误高度敏感。使用摄像机时，另一种广泛使用的解决方案
用于电力转换器模型预测控制的通用切换状态空间表示
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过模型预测控制的高速公路坡道计量的增强学习
摘要 - 在对有效的城市和高速公路运输系统需求越来越紧迫的背景下，这项工作探讨了通过使用创新方法来嵌入坡道Metering Control的问题，以嵌入强化强化学习（RL）在模型预测控制中（MPC）框架（MPC）框架中，通过使用创新方法来增强交通流量的协同作用。通过制定代表交通状况，控制措施的可变性以及对排队最大车辆数量的限制的合适阶段成本功能，将控制问题作为RL任务提出为RL任务。基于MPC的RL方法利用MPC最佳问题作为RL算法的函数近似，但提议学习有效地控制坡度并满足其约束，尽管系统模型中的不确定性和可变需求。模拟是在基准小规模高速公路网络上进行的，以将所提出的方法与其他最新控制方法进行比较。结果表明，从具有不精确模型并且调整不当的MPC控制器开始，所提出的方法学能够有效地学习改善控制政策，从而减少网络中的拥塞并满足约束，从而产生优于其他控制器的改进性能。
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能 在英国通道和北海地区跟踪野生扁平鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题
在本文中，我们在数值模拟中实施和研究一种基于模型的增强学习（MBRL）方法，称为自适应光学（PO4AO）的策略优化。我们使用面向对象的Python自适应光学（OOPAO）模拟工具来模拟Provence自适应光学元件金字塔运行系统（Papyrus）光学台，并提供系统的实时模型。尤其是我们证明了该方法的预测能力，因为时间误差主导了木瓜的误差预算。我们首先介绍了强化学习框架的详细描述，包括我们对状态空间，行动空间和奖励功能的定义。实验部分将PO4AO与在不同大气条件下调整良好的积分器进行了比较。总而言之，在将方法应用于实际望远镜和未来工作的可能途径之前，我们将讨论实验在数值模拟中的重要性。
通过多生产者消费者节点和经济模型预测控制对多能源系统进行建模和控制
本研究涉及多能源系统 (MES) 建模和经济模型预测控制 (EMPC) 的高级控制。由于有多种能源载体，MES 可提供能源灵活性、效率和适应性。MES 被视为整合可再生能源的杠杆。本文开发了一种称为多产消者节点 (MPN) 的 MES 新型公式技术。MPN 使 MES 建模成为可能，考虑到 MES 动态、多种能源载体、转换器、并网和离网。此外，这种 MES 建模方法与 EMPC 等预测控制策略兼容。事实上，EMPC 能够考虑负载、天气、可再生能源和能源电网成本预测，以最大限度地降低经济成本。实施了一个真实案例研究来检查 MPN 功能，它由两种能源载体的可再生发电机、负载、存储组成。为了代表冬季和夏季的实际情况，我们开发了两种真实场景。通过 MPN 和 EMPC 高级控制建模，仿真结果表明，节点得到了最佳控制，设备动态在分钟尺度上得到考虑，并且在执行经济成本最小化的同时考虑了从一个载体到另一个载体的能量转换。所得结果表明，与基于规则的控制的基准相比，提出的 MPN 建模和优化方法在冬季情况下将经济成本降低了 8.21%，在夏季情况下将经济成本降低了 84.24%。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
需求侧管理环境下电动汽车充电控制优化：模型预测控制方法
摘要：本文提出了一种新颖的需求侧管理 (DSM) 系统，旨在使用模型预测控制 (MPC) 优化公共站的电动汽车 (EV) 充电。该系统可根据实时电网状况、电价和用户偏好进行调整，为智能城市基础设施中的能源分配提供动态方法。这项研究的重点是减少峰值负荷和提高电网稳定性，同时最大限度地降低最终用户的充电成本。在各种情况下进行了模拟，证明了所提出的系统在缓解峰值需求和优化能源使用方面的有效性。此外，该系统的灵活性使得能够调整充电时间表以满足电网要求和用户需求，使其成为智能城市发展的可扩展解决方案。然而，目前的局限性包括假设统一关税和缺乏可再生能源考虑，这两者在实际应用中都至关重要。未来的研究将侧重于解决这些问题、提高可扩展性和整合可再生能源。所提出的框架代表了向城市环境中的高效能源管理迈出的重要一步，有助于节约成本和实现环境可持续性。