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中国科学院自动化研究所机构知识库
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通信延时环境下基于观测器的智能网联车辆队列分层协同纵向控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1785-1798
作者:
朱永薪
;
李永福
;
朱浩
;
于树友
Adobe PDF(17814Kb)
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浏览/下载:10/3
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提交时间:2024/04/24
智能网联汽车
观测器
车辆队列控制
动态耦合特性
通信延时
带时间相关乘性噪声多传感器系统的分布式融合估计
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1745-1757
作者:
马静
;
杨晓梅
;
孙书利
Adobe PDF(1679Kb)
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浏览/下载:5/2
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提交时间:2024/04/24
时间相关乘性噪声
多传感器系统
分布式融合估值器
互协方差矩阵
虚拟状态
基于自适应多尺度超螺旋算法的无人机集群姿态同步控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1656-1666
作者:
蔡运颂
;
许璟
;
牛玉刚
Adobe PDF(1347Kb)
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浏览/下载:7/3
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提交时间:2024/04/24
奇异摄动
超螺旋算法
多尺度
姿态协同
四旋翼无人机
具有类万有引力的有界置信观点动力学分析与应用
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1967-1975
作者:
刘青松
;
习晓苗
;
柴利
Adobe PDF(3533Kb)
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提交时间:2024/04/24
观点动力学
类万有引力
有界置信
社会网络
收敛性
无控制器间通信的线性多智能体一致性的降阶协议
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1836-1844
作者:
马煜文
;
李贤伟
;
李少远
Adobe PDF(1829Kb)
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浏览/下载:3/1
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提交时间:2024/04/24
多智能体系统
输出反馈
控制器间通信
一致性控制
具有遗忘个体的社会网络多维观点动力学分析与应用
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2201-2210
作者:
刘青松
;
李明鹏
;
柴利
Adobe PDF(1527Kb)
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浏览/下载:5/2
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提交时间:2024/04/24
多维观点动力学
遗忘个体
逻辑矩阵
表达观点
私人观点
时滞取值概率未知下的线性时滞系统辨识方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2136-2144
作者:
刘鑫
Adobe PDF(1474Kb)
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浏览/下载:4/2
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提交时间:2024/04/24
系统辨识
参数估计
时变时滞
时滞取值概率未知
非线性系统自适应最优切换控制方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2122-2135
作者:
毛艳岭
;
富月
Adobe PDF(2187Kb)
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浏览/下载:4/3
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提交时间:2024/04/24
非线性系统
切换控制
自适应最优控制
嵌入转换
A Review and Outlook on Predictive Cruise Control of Vehicles and Typical Applications Under Cloud Control System
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 614-639
作者:
Bolin Gao
;
Keke Wan
;
Qien Chen
;
Zhou Wang
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Rui Li
;
Yu Jiang
;
Run Mei
;
Yinghui Luo
;
Keqiang Li
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浏览/下载:5/2
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提交时间:2024/04/23
Predictive cruise control (PCC), cloud control system (CCS), cooperative control, efficient operation, intelligent connected vehicle
Dynamic Movement Primitives Based Robot Skills Learning
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 396-407
作者:
Ling-Huan Kong
;
Wei He
;
Wen-Shi Chen
;
Hui Zhang
;
Yao-Nan Wang
Adobe PDF(3181Kb)
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浏览/下载:5/2
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提交时间:2024/04/23
Dynamic movement primitives (DMPs), trajectory tracking control, robot learning from demonstrations, neural networks (NNs), adaptive control