論文の概要: On orbital stabilization of a circular motion primitive for a dynamic extension of the Dubins car model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07449v1
- Date: Fri, 05 Jun 2026 16:51:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.855262
- Title: On orbital stabilization of a circular motion primitive for a dynamic extension of the Dubins car model
- Title(参考訳): Dubins車モデルの動的拡張のための円運動プリミティブの軌道安定化について
- Authors: Artem Angelchev-Shiryaev, Pavel E. Aleshin, Anton S. Shiriaev, Pavel A. Shamanaev, Leonid B. Freidovich,
- Abstract要約: 線形状態フィードバックにより, 逆線形化は不安定であり, 安定化できないことを示す。
主な貢献は、横線形化に基づくコントローラ設計が適用され続けているときに特徴付ける明示的で検証可能な条件の集合である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses orbital stabilization of a circular motion primitive for a dynamic extension of the Dubins car model within a transverse-linearization framework. We show that the corresponding transverse linearization is unstable and not stabilizable by linear state feedback. Therefore, the standard linearization-based approach to orbital stabilization cannot be applied directly. The main contribution is a set of explicit and verifiable conditions that characterize when a controller design based on transverse linearization remains applicable. These conditions rely on the specific structure of the dynamics in a neighborhood of the motion and on the use of non-standard transverse coordinates for controller design and analysis. Numerical simulations illustrate the proposed design procedure.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 横線化フレームワーク内でのDubins車モデルの動的拡張に対する円運動プリミティブの軌道安定化について述べる。
線形状態フィードバックにより, 逆線形化は不安定であり, 安定化できないことを示す。
したがって、軌道安定化に対する標準線形化に基づくアプローチは直接適用できない。
主な貢献は、横線形化に基づくコントローラ設計が適用され続けているときに特徴付ける明示的で検証可能な条件の集合である。
これらの条件は、運動の近傍における力学の特定の構造と、コントローラの設計と解析に非標準的横座標を用いることに依存している。
数値シミュレーションは提案した設計手順を説明する。
関連論文リスト
- Lobe Dynamics, Phase-Space Transport, and Non-Adiabatic Leakage Thresholds in the Nonautonomous Kerr-Cat Qubit [0.0]
静的平衡画像はKerr-cat量子ビットにおける状態形成とゲート誘起輸送の両方を記述するのに不完全であることを示す。
ゲート実行では,高速パルスを保守性共振器形8分離器の弱い摂動としてモデル化する。
結果として生じる振幅幅閾値曲線は、ゲートパルス誘起輸送の開始の序列幾何学的指標を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-27T05:03:13Z) - KoopGen: Koopman Generator Networks for Representing and Predicting Dynamical Systems with Continuous Spectra [65.11254608352982]
生成元をベースとしたニューラル・クープマン・フレームワークを導入し,構造的かつ状態に依存したクープマン・ジェネレータの表現を通じて動的にモデル化する。
固有のカルテス分解をスキュー結合および自己結合成分に利用することにより、KoopGenは可逆的な散逸から保守的な輸送を分離する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-15T06:32:23Z) - Model-Less Feedback Control of Space-based Continuum Manipulators using Backbone Tension Optimization [0.0]
連続マニピュレータは、閉じ込められた、障害物の多い環境でのナビゲーションのディクスタリティと安全なコンプライアンスを提供する。
無限次元のバックボーン変形、非モデル化内部摩擦、構成に依存した剛性は、モデルベースキネマティックな定式化の信頼性を制限する。
この研究は、微分凸更新を通じてオンラインに改良された経験的に固有のヤコビアンを用いて、キネマティックモデリングをバイパスする完全なモデルレス制御フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-07T09:34:28Z) - Hubbard-like Interactions and Emergent Dynamical Regimes Between Modulational Instability and Self-Trapping [0.0]
有限二乗格子における離散3次非線形シュル・オーディンガー方程式により制御される一様波動パケットの変調不安定性について検討する。
我々は、初期安定な均一分布が自己追跡(局所化)体制へとどのように進化するかを分析する。
対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的, 対角的。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-09T19:59:13Z) - Generative System Dynamics in Recurrent Neural Networks [56.958984970518564]
リカレントニューラルネットワーク(RNN)の連続時間ダイナミクスについて検討する。
線形および非線形構成の両方において安定な極限サイクルを実現するためには,スキュー対称性の重み行列が基本であることを示す。
数値シミュレーションは、非線形活性化関数が極限周期を維持するだけでなく、システム統合プロセスの数値安定性を高めることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-16T10:39:43Z) - Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
本稿では,連続時間列を表現するために設計された新しい深部力学モデルを提案する。
マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。
振動系, ビデオ, 実世界の状態系列(MuJoCo)の実験結果から, 学習可能なエネルギーベース先行モデルの方が既存のモデルより優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T18:14:22Z) - A Tricycle Model to Accurately Control an Autonomous Racecar with Locked
Differential [71.53284767149685]
自動オープンホイールレースカーの側面力学に対するロックディファレンシャルの影響をモデル化するための新しい定式化を提案する。
本稿では,マイクロステップの離散化手法を用いて,動的に線形化し,実時間実装に適した予測を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T16:29:55Z) - Ensemble transport smoothing. Part II: Nonlinear updates [0.40964539027092906]
非線形逆アンサンブル輸送スムーサの実証と実演を行う。
我々のスムラは従来の線形スムラやカルマン・スムラよりも低い推定誤差が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T16:04:14Z) - Euclideanizing Flows: Diffeomorphic Reduction for Learning Stable
Dynamical Systems [74.80320120264459]
本研究では、限られた数の人間の実演からそのような動きを学ぶためのアプローチを提案する。
複素運動は安定な力学系のロールアウトとして符号化される。
このアプローチの有効性は、確立されたベンチマーク上での検証と、現実世界のロボットシステム上で収集されたデモによって実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T03:51:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。