Bearing-Constrained Leader-Follower Formation of Single-Integrators with Disturbance Rejection: Adaptive Variable-Structure Approaches
针对受未知一致有界干扰的轴承约束领导者-跟随者编队稳定问题，提出基于位移或仅轴承向量的自适应变结构控制律，无需轴承拉普拉斯矩阵及干扰信息，可实现静态/移动编队稳定并通过仿真验证。
2024-11-27 cs.SY eess.SY
Configuration-Constrained Tube MPC for Periodic Operation
IMT School for Advanced Studies Lucca（意大利卢卡高等研究学院）；University of Seville（塞维利亚大学）
本文提出了一种具有配置约束的管MPC框架，用于在不确定系统中实现周期性操作，通过凸优化和二次规划提升计算效率并保证鲁棒性。
2026-11-11 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Output Feedback MPC with Reduced Conservatism under Ellipsoidal Uncertainty
不确定性自治系统的鲁棒设计是一个重要而富有挑战性的问题。本文提出了一种由状态估计器和基于预测控制律的管组成的鲁棒控制器。考虑一类椭球不确定性下的线性系统。与现有的基于多面体集的方法相比，直接从扰动的椭球集计算约束收紧，而没有过度近似，从而导致保守性较低的界限。给出了保证鲁棒约束满足和鲁棒稳定的条件。此外，通过避免在集合计算中使用Minkowski和，所提出的方法也可以扩展到高维系统。最后用实例说明了结果。
2022-10-09 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Variable-Horizon MPC for Landing a Multirotor UAV on a Moving Platform
TU/e, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
针对多旋翼无人机在移动平台着陆的非平衡目标问题，提出一种计算高效的鲁棒变时域MPC方法，通过限制时域搜索和利用微分平坦性实现实时控制，仿真与实验验证了其鲁棒性和有效性。
2026-09-29 cs.SY eess.SY
Agile UAV landing control on moving ship in adverse conditions
本文提出一种考虑船舶运动、振荡及侧风扰动的敏捷PID着陆控制方法，通过增设方向舵增强偏航能力，使四旋翼无人机能在移动船舶上自主着陆，并在波峰处下降以减小相对速度。
2024-11-08 cs.SY eess.SY
FTISS Adaptive Bearing-Only Formation Tracking Control with Unknown Disturbance Rejection
本文提出一种FTISS纯方位编队控制律，仅需局部方位测量且无需坐标系对齐，即可在有限时间内抑制未知恒定扰动并实现误差渐近收敛至零，仿真与实验验证了其有效性。
2024-12-20 cs.SY eess.SY
Cascaded TD3-PID Hybrid Controller for Quadrotor Trajectory Tracking in Wind Disturbance Environments
Shanghai Maritime University（上海海事大学）；Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院）；Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Henan University of Science and Technology（河南科技大学）；Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）；Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学）
本文提出一种级联混合控制框架，用于四旋翼在非线性动态和外部扰动下的轨迹跟踪。通过增强PID控制器与TD3算法，提升水平位置控制在严重扰动下的性能，并通过仿真和实测验证其鲁棒性。
2026-05-13 cs.SY eess.SY
Nonlinear Full Information and Moving Horizon Estimation: Robust Global Asymptotic Stability
在本文中，我们提出了时间折扣计划的充分信息估计（FIE）和滚动时域估计（MHE）是鲁棒的全局渐近稳定（RGAS）。本文研究了一般非线性系统的动态特性，其中非线性过程和输出扰动是先验未知的。对于FIE是RGAS，我们唯一的假设是系统是时间折扣增量输入-输出-状态稳定（i-IOSS）的，并且时间折扣的FIE代价函数与i-IOSS估计兼容。由于对于i-IOSS系统这样一个兼容的代价函数总是可以设计的，我们表明，i-IOSS是足够的RGAS观察员的存在。基于FIE的稳定性结果，我们提供了充分的条件，使得诱导MHE计划是RGAS以及足够大的视野。对于这两种方案，我们可以保证收敛的估计误差的情况下，干扰收敛到零，而无需结合先验知识。最后，我们提出了明确的收敛速度，并显示如何验证MHE结果接近FIE结果增加视野。
2023-01-18 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Moving-horizon Estimation for Nonlinear Systems: From Perfect to Imperfect Optimization
本文研究受扰非线性离散时间系统的滚动时域估计，分析精确与不完美优化求解下估计误差的鲁棒及实际鲁棒稳定性，并通过数值示例验证设计性能。
2025-01-07 cs.SY eess.SY
Simultaneous state estimation and control for nonlinear systems subject to bounded disturbances
Instituto de Investigacion en Senales, Sistemas e Inteligencia Computacional, sinc(i),UNL-CONICET（信号、系统与智能计算研究所，sinc(i)，国立圣达菲大学-国家科学研究委员会）
本文提出一种移动时域方法，通过同时估计状态和计算控制输入来解决有界扰动下非线性系统的输出反馈控制问题，并建立了窗口长度与闭环稳定性的联系，仿真验证了其有效性。
2026-09-25 cs.SY eess.SY
A moving horizon state and parameter estimation scheme with guaranteed robust convergence
提出一种移动时域估计方案，用于非线性不确定离散系统的联合状态与参数估计，并证明其在扰动和噪声下具有鲁棒指数收敛性，通过数值示例验证。
2023-12-22 cs.SY eess.SY
Moving horizon estimation for nonlinear systems with time-varying parameters
针对非线性时变参数系统，提出含自适应正则化项的滚动时域估计方案，在参数可观测性依赖系统激励且可能缺失的情况下，保证估计误差鲁棒有界性，可观测频率越高性能越优，仿真验证了理论结果。
2025-08-20 cs.SY eess.SY
Moving horizon estimation for discrete-time linear systems with binary sensors: algorithms and stability results
Università di Firenze（佛罗伦萨大学）；CSDC, Università di Firenze, INFN, and LENS（CSDC、佛罗伦萨大学、INFN和LENS）；QSTAR
本文针对具有二进制测量的离散时间线性系统提出移动时间估计算法，通过不同的成本函数和约束条件探讨稳定性与性能。
2018-04-04 cs.SY eess.SY
Sub-Optimal Moving Horizon Estimation in Feedback Control of Linear Constrained Systems
本文针对计算能力受限平台，提出以固定迭代次数次优求解MHE优化问题，并利用小增益定理给出保证闭环系统输入到状态稳定的迭代次数条件。
2023-04-13 cs.SY eess.SY
Neural Moving Horizon Estimation for Robust Flight Control
National University of Singapore（新加坡国立大学）
针对四旋翼鲁棒飞行控制中现有扰动估计器调参复杂、依赖真实扰动数据的问题，提出可自动调参的神经移动时域估计器NeuroMHE，经仿真与实体实验验证其性能更优且参数规模更小，可推广至其他机器人鲁棒自适应控制。
2026-09-12 cs.LG cs.RO cs.SY
Moving Horizon Estimation of Hybrid Systems Using Hybrid Zonotopes and Mixed-Integer Quadratic Programs
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
本文提出一种基于混合zonotope和混合整数二次规划的混合系统移动时域估计方法，通过可达性计算构建可行空间并提升状态空间估计动态模式，求解速度较标准混合逻辑动态系统方法提升数个数量级。
2026-10-09 cs.SY eess.SY
Differentiable Moving Horizon Estimation for Robust Flight Control
National University of Singapore（新加坡国立大学）
针对四旋翼鲁棒控制中现有估计器调参或数据需求大的问题，提出可微分移动时域估计算法，通过卡尔曼滤波递归高效算梯度、基于模型的策略梯度无真实值学习参数，可嵌入深度网络联合优化，经仿真验证有效。
2026-09-12 cs.RO cs.SY eess.SY
Trust-Region Neural Moving Horizon Estimation for Robots
National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文提出信任域策略优化方法训练神经移动时域估计器，利用MHE Hessian实现高效计算，在真实四旋翼数据上以极少参数和5分钟内训练，力估计精度提升68.1%，鲁棒性更强。
2026-09-15 cs.RO cs.SY eess.SY
Nonlinear Moving-Horizon Estimation Using State- and Control-Dependent Models
University of South Alabama（南阿拉巴马大学）
本文提出了一种基于状态和控制依赖模型的移动时间窗估计算法，用于非线性离散时间系统，通过伪线性表示和迭代优化提升估计精度，理论分析证明了算法收敛性，实验表明其在计算效率和精度上优于EKF、UKF和全非线性MHE。
2026-09-18 cs.SY eess.SY math.DS
Robust Helicopter Ship Deck Landing With Guaranteed Timing Using Shrinking-Horizon Model Predictive Control
German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心（DLR））；Leuphana University of Lueneburg（吕讷堡莱普哈纳大学）
本文提出了一种基于SHMPC的高效算法，实现鲁棒直升机在移动舰船甲板上的着陆，确保时间约束和高精度着陆性能。
2026-02-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Safe Autonomy for Uncrewed Surface Vehicles Using Adaptive Control and Reachability Analysis
Aurora Flight Sciences（极光飞行科学公司）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Woods Hole Oceanographic Institution（伍兹霍尔海洋研究所）
本文提出结合MRAC与基于MHE的可达性分析的USV安全自主框架，可在线估计扰动、认证安全，并在实船与任务仿真中显著降低轨迹误差。
2024-10-01 cs.RO cs.SY eess.SY
MHE in Output Feedback Control of Uncertain Nonlinear Systems via IQCs
Chemnitz University of Technology（Chemnitz工业大学）
本文提出基于IQCs的MHE方法，用于不确定非线性系统的输出反馈控制，确保闭环系统对扰动具有输入到状态稳定性。
2025-11-05 cs.SY eess.SY
Distributed nonlinear model predictive control of an autonomous tractor-trailer system
University of Leuven (KU Leuven)（鲁汶大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文提出了一种快速分布式非线性模型预测控制算法，结合非线性滚动时域估计和参数估计，解决了自动牵引车-拖车系统的轨迹跟踪问题。所提出的控制算法是能够驱动牵引车拖车系统的任何期望的轨迹，确保高控制精度和鲁棒性对环境干扰。
2021-04-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed bounded-error state estimation for partitioned systems based on practical robust positive invariance
Università degli Studi di Pavia（帕维亚大学）
本文提出一种分布式状态估计器，用于耦合子系统中的线性离散时间系统，利用父子系统的局部信息进行估计，无需在线求解优化问题，且能有效约束局部估计误差。
2013-11-18 cs.SY eess.SY math.OC
