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Teruki Kato
Teruki Kato
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新的深度学习方法强制执行物理约束以改进系统控制
研究人员开发了一种新的方法，使用结合了物理约束的深度学习模型来控制复杂系统。这种称为符号约束的方法直接在神经网络架构中强制执行变量之间的特定关系，例如单调性和正性。这种结构化强制确保学习到的动力学遵守物理定律，并实现更易于处理的最优控制，特别适用于混合动力汽车等应用。与现有的非凸公式相比，该方法在外推性能和控制输出平滑度方面均有所提高。
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新的 MPPI-PID 控制方法优化 PID 增益以实现更平滑的路径跟踪
研究人员开发了一种名为模型预测路径积分 PID (MPPI-PID) 控制的新型控制方法，该方法在线优化 PID 增益，而不是直接采样控制输入序列。该方法旨在通过优化低维增益空间而不是高维输入序列来提高采样效率并产生更平滑的控制输入。该方法在一台使用混合物理和神经网络模型执行路径跟踪的迷你叉车上进行了评估，与传统的 PID 和常规 MPPI 相比，证明了其跟踪性能的提高和输入增量的减小。