Deep Reinforcement Learning for Adaptive Traffic Signal Control
Iowa State University（爱荷华州立大学）
许多现有的交通信号控制器要么是简单的自适应控制器的基础上放置在交通路口周围的传感器，或优化的交通工程师在一个固定的时间表。优化交通控制器非常耗时，通常需要经验丰富的交通工程师。最近的研究已经证明了在这种情况下使用深度强化学习（DRL）的潜力。然而，大多数研究都没有考虑可以无缝过渡到部署的现实设置。在本文中，我们提出了一个基于DRL的自适应交通信号控制框架，明确考虑现实的交通场景，传感器和物理约束。在这个框架中，我们还提出了一种新的奖励功能，显示出显着改善的交通性能相比，典型的基线预定时和完全驱动的交通信号控制器。该框架的实现和验证仿真平台上模拟现实生活中的交通场景和传感器数据流。
2019-11-14 cs.LG cs.SY eess.SP
Persistently Exciting Online Feedback Optimization Controller with Minimal Perturbations
本文提出一种持续激励的在线反馈优化控制器，通过双层优化和最小扰动估计梯度，无需随机扰动，在油气资源分配模拟中实现与随机扰动OFO相同利润且比无扰动OFO高1.4%的利润。
2025-05-26 cs.SY eess.SY
On the minimal set of controllers and sensors for linear power flow
本文考虑了一个具有区间有界节点功率注入和有限线路潮流的线性潮流模型。我们基于最小测量集确定要控制的功率注入的最小数量，使得整个系统对于非受控功率注入的所有分配都是可行的。对于重要的情况下，可能的测量是节点的功率注入，我们表明，该问题可以有效地解决作为一个混合整数线性规划（MILP）。当线路潮流被认为是潜在的测量，我们推导出一个迭代的，贪婪的算法，提供了一个可行的，但可能是保守的解决方案。我们将所开发的算法应用于小型微电网和IEEE 118总线测试电力系统的修改版本。我们表明，在这两种情况下，可以得到所需的控制器和测量的数量方面的稀疏解决方案。此外，所需的测量的数量可以显着减少，如果线流量测量被认为是额外的节点功率注入。
2020-03-23 cs.SY eess.SY math.OC
Safe Control of Multi-Agent Systems with Minimal Communication
University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校）；University of Washington, Seattle（华盛顿大学西雅图分校）
本文提出了一种多智能体系统中最小化通信的控制器设计方法，通过秩最小化问题和系统级合成实现安全性和协调性的保障。
2025-12-24 cs.SY eess.SY
Explicit Agent-Level Optimal Cooperative Controllers for Dynamically Decoupled Systems with Output Feedback
针对动态解耦智能体网络，提出显式状态空间公式的联合最优协作控制器，实现最小智能体级实现并阐明图结构作用。
2019-09-16 cs.SY eess.SY math.OC
Reducing the LQG Cost with Minimal Communication
我们研究线性二次高斯（LQG）控制问题，其中控制器对系统状态的观测是这样的，期望的成本是无法达到的。为了实现所需的LQG成本，我们引入了一个通信链路从观察器（编码器）的控制器。我们研究了改进的LQG成本和消耗的通信（信息）资源之间的最佳权衡，测量与条件有向信息，在所有的编码-解码策略。主要结果是在有限时间内的情况下，适用于时变线性动力系统的最优化问题的半定规划制定。这一结果扩展了Tanaka等人的开创性工作，其中控制器所知道的关于系统状态的唯一信息经由通信信道到达控制器还可以访问系统状态的噪声观测的情形。作为我们的推导的一部分，以显示传输状态的无记忆高斯测量的编码器的最优性，我们表明，在编码器的控制器的观察的存在下，不能减少最小的有向信息。对于定常系统，其中最优策略可能是时变的，我们表明，在无限地平线的情况下，最优策略是时不变的，可以计算显式从一个有限维半定规划的解决方案。结果表明，通过示例表明，即使是低质量的测量可以有所需的通信资源的显着影响。
2021-09-25 cs.IT cs.SY eess.SY
Resilient and Effort-Optimal Controller Synthesis under Temporal Logic Specifications
University Mohammed VI Polytechnic（穆罕默德六世 polytechnic 大学）；The Robert Bosch Centre for Cyber-Physical Systems, IISc（印度科学学院罗伯特博世网络物理系统中心）；Newcastle University（纽卡斯尔大学）；Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所）；University of Birmingham（伯明翰大学）
本文研究在时序逻辑规范下，通过最大化鲁棒性并考虑输入约束，综合控制器以满足规范，同时引入努力度量，并探讨鲁棒性与努力之间的权衡。
2026-04-12 cs.SY eess.SY
Synthesis of Minimal Error Control Software
Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所）；University of California at Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
提出一种结合静态分析和粒子群优化的方法，自动综合在性能指标和实际稳定区域上帕累托最优的嵌入式控制软件，显著减小实现误差。
2012-04-12 cs.SC cs.SY eess.SY
Data-Driven Control of Continuous-Time LTI Systems via Non-Minimal Realizations
本文提出仅用单次实验数据为未知连续时间LTI系统设计输出反馈控制器的方法，通过非最小实现和滤波观测状态，构造LMIs设计动态稳定控制器，并扩展至输出调节问题。
2025-05-28 cs.SY eess.SY
A LiDAR-Driven Fallback Longitudinal Controller for Safer Following in Sudden Braking Scenarios
Johannes Kepler University Linz（林茨约翰内斯·开普勒大学）
本文提出一种仅依赖LiDAR距离测量和跟随车辆速度的故障回退纵向控制器，可在传感器延迟或同步问题下确保车辆从静止起步并防止紧急制动碰撞。
2026-05-07 cs.SY eess.SY
Experimental Validation of Fully Distributed Peer-to-Peer Optimal Voltage Control with Minimal Model Requirements
本文研究了利用并网逆变器的无功注入实现配电网电压调节的问题。我们首先讨论如何纯粹的本地电压控制方案不能调节电压在所需的范围内，在所有情况下，甚至可能产生有害的控制决策。因此，需要沟通，并通过沟通进行协调。另一方面，短距离点对点通信和相邻控制器之间的电距离知识足以完成这项任务。我们实现了这样一个对等控制器，并在400~V的配电馈线与异步通信通道进行测试，证实其在现实生活中的系统的可行性。最后，我们分析了这种方法的可扩展性方面的数量的代理人参加的电压调节任务的馈线。
2022-02-11 cs.SY eess.SY math.OC
A Convex Solution of the $H_\infty$-Optimal Controller Synthesis Problem for Multi-Delay Systems
School for the Engineering of Matter, Transport and Energy, Arizona State University（亚利桑那州立大学物质、运输与能源工程学院）
本文提出通过将问题转化为线性算子不等式，利用半正定规划求解多延迟系统$H_\infty$最优状态反馈控制器综合问题，验证了控制器的最优性。
2018-07-12 cs.SY eess.SY
Safe Controller Synthesis Using Lyapunov-based Barriers for Linear Hybrid Systems with Simplex Architecture
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）
本文提出了一种基于Lyapunov基屏障的安全控制器合成方法，旨在通过切换不同执行速率的BSC来实现最大安全性和及时恢复，同时优化控制计算的带宽使用。
2026-02-13 cs.SY eess.SY
Minimum-Information LQG Control - Part I: Memoryless Controllers
School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University（希伯来大学计算机科学与工程学系）
本文研究无记忆线性控制器在保证外部成本的前提下，通过最小信息率实现最优控制，探讨了控制器最优性原理及降阶现象。
2017-03-30 cs.IT cs.SY eess.SY
Minimal Information Control Invariance via Vector Quantization
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文研究了在采样数据控制下使紧凑集前向不变所需的最少控制信号数量，提出了一种联合学习状态空间划分和有限控制码本的向量量化自编码器，并开发了基于Lipschitz的可达集包围和sum-of-squares编程的迭代前向认证算法。
2026-04-03 cs.RO cs.SY eess.SY
Tuning and Testing an Online Feedback Optimization Controller to Provide Curative Distribution Grid Flexibility
本文研究输电网灵活性请求在配电网FPU间的分解，提出优化问题构建与OFO控制器调优方法，并在真实配电网实验室验证其约束满足、抗扰及多控制器协同性能。
2024-03-04 cs.SY eess.SY
Reach-avoid Controllers Synthesis for Safety Critical Systems
本文基于控制引导-障碍函数的概念，给出了由常微分方程建模的确定性系统和由随机微分方程建模的随机系统的避达控制器的综合充分条件。我们首先考虑确定性系统。给定一个开放的安全集，一个目标集和一个标称控制器，我们试图合成一个到达-避免控制器，它以最小的方式修改标称控制器，执行到达-避免目标，即，系统最终将进入目标集，同时在第一个目标命中时间之前停留在安全集内。提出了三种控制导引障碍函数，构造了三个相应的可综合避达控制器的条件，这些条件逐渐变弱，从而便于最优控制器的设计。第一个和第二个被称为指数和渐近控制制导障碍函数，它保证从安全集开始的每个轨迹将分别以指数速率和渐近方式进入目标集。然而，这两个控制导引障碍函数都有一个共同的条件，即在系统进入目标集之前，强制其每个正子水平集不变性，这个条件是严格的，从而限制了容许控制器的空间。因此，进一步发展了一种松弛控制导引-障碍函数，使得在系统进入目标集之前，只有安全集集是不变性的，从而扩展了容许控制输入的空间。然后，我们将确定性系统的方法扩展到随机系统，在概率环境下合成到达-避免控制器。最后，几个数值例子证明了所提出的方法的性能。
2023-02-28 cs.SY eess.SY
Safe and Performant Controller Synthesis using Gradient-based Model Predictive Control and Control Barrier Functions
Indian Institute of Science (IISc)（印度科学研究院）
本文提出一种两阶段框架，将基于梯度的模型预测控制与基于控制障碍函数的二次规划安全滤波相结合，先松弛安全约束以快速优化，再施加硬约束保证安全，从而为高维自主系统综合出可扩展、安全且高性能的控制器。
2025-07-18 cs.RO cs.SY eess.SY
Sliding Mode Network Perimeter Control
城市交通拥堵是美国和世界各地许多城市面临的一个长期问题。它导致基础设施使用效率低下，以及车辆燃料消耗和排放水平增加。拥堵与延误交织在一起，因为道路使用者在路上浪费了宝贵的时间，这反过来又降低了生产力。研究人员已经开发并将继续开发工具和系统来缓解这一问题。网络边界控制就是这样一种工具，已经得到了广泛的研究。它试图控制进入保护区的车辆流量，以确保不会达到网络基本图（NFD）预定的拥堵状态。本文从滑模控制理论出发，提出了一种新的控制方法。它相对于比例积分控制器的主要优点包括：（1）最小的调节，（2）不需要对控制方程进行线性化，（3）不需要对NFD的形状进行假设，以及（4）能够处理各种需求曲线而无需重新调节控制器。滑模控制器的实现和拥挤的电网上进行了测试。结果表明，所提出的控制器产生全网络的延迟节省和分散拥塞有效。
2020-03-02 cs.SY eess.SY
Minimal series-parallel network realizations of bicubic impedances
University of Exeter（埃克塞特大学）
本文提出了一种基于连续性的新方法，解决了具有最多三个能量存储元件的串联并联网络所实现的双曲阻抗的最简网络实现问题。
2019-11-07 cs.SY eess.SY
Controller Synthesis for Multi-Agent Systems With Intermittent Communication: A Metric Temporal Logic Approach
Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, University of Texas, Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所）；University of Florida（佛罗里达大学）
针对具有间歇通信的多智能体系统，提出了一种控制器综合方法。我们采用了Leader-Follower方案，其中具有绝对位置传感器的移动领导者在一组没有绝对位置传感器的跟随者之间切换，为每个跟随者提供间歇性的状态信息。追随者将渐进地达到预定的共识状态。为了保证切换系统的稳定性和追随者的共识，我们推导出最大和最小停留时间条件，以约束连续的时刻之间的间隔，在该时刻的领导者应该提供状态信息，以相同的追随者。此外，领导者需要满足实际约束，例如充电和停留在特定的兴趣区域。最大和最小驻留时间条件以及这些实际约束都可以用度量时态逻辑（MTL）规范来表示。我们迭代计算最优控制输入，使领导者满足MTL规范，同时保证稳定性和共识的追随者。我们实施所提出的方法的案例研究与三个移动机器人的追随者和一个四旋翼作为领导者。
2019-09-22 cs.RO cs.SY eess.SY
Sub-optimality of the Separation Principle for Quadratic Control from Bilinear Observations
Cornell（康奈尔大学）；MIT（麻省理工学院）；U Washington（华盛顿大学）
研究双线性观测下线性系统二次控制问题，证明分离原理不成立、最优控制器非线性且不唯一，提出输入依赖可观测性概念并给出滤波协方差有界条件，通过数值实验验证理论。
2025-10-21 cs.LG cs.SY eess.SY
Benchmarking the performance of controllers for power grid transient stability
Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）；Università di Catania（卡塔尼亚大学）；INFN（意大利国家核物理研究所）；Technical University of Dresden（德累斯顿工业大学）；Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization（马克斯·普朗克动态与自组织研究所）
本文提出一个集中优化控制框架，用于评估控制器在保证电网稳定运行中的成本效率，并通过三种分布式控制器的实验验证了成本高效控制器在电网节点间分配响应的能力。
2018-08-06 cs.SY eess.SY math.OC
Safe Reinforcement Learning with Minimal Supervision
University of Bristol（布里斯托尔大学）
针对安全强化学习依赖示范数据的问题，提出基于无监督RL的离线数据收集流程和乐观遗忘方法，以在极少监督下实现安全在线探索。
2025-01-08 cs.LG cs.RO cs.SY
Covertly Controlling a Linear System
考虑隐蔽地控制一个线性系统的问题。在这个问题中，爱丽丝希望控制（稳定或改变行为）一个线性系统，同时让观察者威利无法决定系统是否真的被控制。我们正式定义的问题，在一个模型下，威利只能观察系统的输出。针对AR（1）系统，我们证明了当Willie通过一个干净的通道观察系统的输出时，一个固有不稳定的线性系统不能被隐蔽地稳定。然而，一个固有稳定的线性系统可以被隐蔽地控制，在这个意义上，隐蔽地改变其参数或重置其记忆。此外，我们给出了两个重要的控制器的正面和负面的结果：一个最小的信息控制器，其中爱丽丝被允许使用每个样本只有$1$位，和一个最大的信息控制器，其中爱丽丝被允许查看实值输出。不像隐蔽通信，其中的权衡率和隐蔽性之间，结果揭示了一个有趣的\emph{three--fold}的权衡在隐蔽控制：控制器，控制性能和隐蔽性所使用的信息量。
2022-12-02 cs.IT cs.SY eess.SP
Covertly Controlling a Linear System
考虑一个线性系的隐控制问题。在这个问题中，Alice希望控制（稳定或改变参数）一个线性系，同时保持一个观察者Willie无法决定系统是否确实被控制。我们正式定义的问题，在两个不同的模型：（i）当威利只能观察系统的输出（ii）当威利可以直接观察控制信号。针对AR（1）系统，我们证明了当Willie通过一个干净的通道观察系统的输出时，一个固有不稳定的线性系不能被隐蔽地稳定。然而，一个固有稳定的线性系可以被隐蔽地控制，在这个意义上，隐蔽地改变它的参数。此外，我们给出了两个重要的控制器的直接和逆结果：最小信息控制器，其中爱丽丝被允许使用每个样本只有$1$位，和最大信息控制器，其中爱丽丝被允许查看实值输出。不像隐蔽通信，其中的权衡率和隐蔽性之间，结果揭示了一个有趣的\emph{three--fold}的权衡在隐蔽控制：控制器，控制性能和隐蔽性所使用的信息量。据我们所知，这是第一个正式定义隐性控制的研究。
2022-02-06 cs.IT cs.SY eess.SP
