Couvre la conception et l'analyse des systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur la stabilité et l'erreur de suivi en état d'équilibre zéro.
Explore la théorie du contrôle quadratique optimal linéaire, couvrant les problèmes FH-LQ et IH-LQ et l'importance de l'observabilité dans les systèmes de contrôle.
Explore les modèles de contrôle prédictif avec des MFD multi-régions dans la modélisation des flux de trafic et discute de l'impact de l'hétérogénéité sur les stratégies de contrôle.
Explore la conception de poids et l'analyse de stabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur la théorie Lyapunov et la stabilité LQR.
Explore l'accélération de l'algorithme d'itération de valeur en utilisant la théorie de contrôle et les techniques de fractionnement de matrice pour atteindre une convergence plus rapide.
Couvre le modèle de contrôle prédictif pour les diagrammes fondamentaux macroscopiques multi-régions dans la modélisation du flux de trafic et son application dans la gestion des problèmes de contrôle non linéaire.
Explore le contrôle intégral, l'estimation des perturbations, la conception du contrôleur et la conception de l'observateur dans les systèmes de contrôle multivariables.
Explore le défi de contrôle dans les systèmes robotiques souples et l'utilisation de modèles simplifiés avec théorie de contrôle non linéaire pour l'exécution dynamique des tâches.
Introduit le contrôle prédictif (DEEPC) activé par les données comme méthode de conception des contrôleurs directement à partir des données d'entrée/sortie mesurées, réduisant ainsi le coût de conception et de mise en service.
Explore Eigenvalue Attribution dans le contrôle multivariable, en mettant l'accent sur les effets de la discrétisation et les défis dans la préservation de la structure du système.
Explore l'apprentissage sécuritaire en robotique, couvrant l'état de l'art, les défis ouverts et la vision sur le terrain, soulignant l'importance de la collaboration interdisciplinaire.
Couvre le calcul de la fonction de coût pour les systèmes de commande multivariables en utilisant le cadre LQR et en appliquant la descente de gradient pour améliorer le contrôleur.
