Physics-Generated AIs of Robust Nonlinear Filter and Control Designs for Complicated Man-Made Machines
240,60 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
18.03.2026
Verlag
Taylor & Francis eBooksSeitenzahl
446 (Printausgabe)
Dateigröße
65429 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
EAN
9781040561980
This book introduces a robust H8 physics-generated AI-driven filter and controller, along with a nonlinear Luenberger observer model and a state estimation error dynamic model, to effectively address HJIEs for robust H8 state estimation (filtering) and reference trajectory tracking control in nonlinear stochastic systems. Additionally, it presents a method for training deep neural networks (DNNs) using these models, alongside a physics-generated AI-driven observer-based reference tracking control scheme, with applications in the guidance and control of relevant systems.
Key features:
- Provides theoretical analysis and detailed design procedure for physics-generated AI-driven H8 or mixed H2/H8 filter
- Applies physics-generated AI-driven robust H8 or mixed H2/H8 filter and reference tracking control schemes to the trajectory estimation and reference tracking control of man-made machines
- Introduces physics-generated AI-driven decentralized H8 observer-based team formation tracking control of large-scale quadrotor UAVs, biped robots or LEO satellites
- Promulgates the idea of the forthcoming age of physics-generated AI in robot
- Describes robust physics-generated AI-driven filter and control schemes for complex man-made machines
This book is aimed at graduate students and researchers in control science, signal processing and artificial intelligence.
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