Széchenyi Terv Plusz | Magyarország Kormánya. Az Európai Unió finanszírozásával. NextGeneration EU.

EN HU
  • Aktualitások
    • Hírek
    • Események
    • Zárókiadvány
  • Kutatás-fejlesztés
    • Alkalmazási területek
    • Kutatási témakörök
  • Erőforrások
    • Publikációk
    • Vezető kutatók
  • Partnerség
    • Konzorciumi tagok
    • Nemzetközi partnerek
    • Ipari kapcsolatok
    • Egyetemi kapcsolatok
  1. Címlap

Publikációk

IEEE Control Systems Letters

On improved commutation for moving-magnet planar actuators

Broens Y.
Butler, H.
Dr. Tóth Roland, PhD
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

Object-level data-driven sensor simulation for automotive environment perception

Lindenmaier, L.
Dr. Aradi Szilárd, PhD
Dr. Bécsi Tamás, PhD
Törő, O.
Dr. Gáspár Péter, DSc
2023 European Control Conference (ECC) / 2023. június 13-16.

LPV-Based Control Design with Guarantees: a Case Study for Automated Steering of Road Vehicles

Németh, B.
Fazekas, M.
Bagoly, Z.
Gáspár, P.
Sename, O.
CIRP Annals

Multi-operation optimal blank localization for near net shape machining

Cserteg, T.
Kovács, A.
Dr. Váncza József, PhD
2023 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS) / 2023. június 6-9.

Indoor vehicle-in-the-loop simulation of unmanned micro aerial vehicle with artificial companion

Hiba, A.
Körtvélyesi, V.
Kiskároly, A.
Bhoite, O.
Dávid, P.
Majdik, A.
Systems & Control Letters

Non-asymptotic state-space identification of closed-loop stochastic linear systems using instrumental variables

Szentpéteri Sz.
Dr. Csáji Balázs Csanád, PhD
IEEE Access (Vol. 11) / 2023. június 8.

EGO-Centric, Multi-Scale Co-Simulation to Tackle Large Urban Traffic Scenarios

Varga, B.
Ormándi, T.
Tettamanti, T.
2023 American Control Conference (ACC) / 2023. május 31. - június 2.

Exploring the use of deep learning in task-flexible ILC

Vinjarapu, A. S. H.
Broens, Y.
Butler, H.
Tóth, R.
2023 IEEE 17th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI) / 2023. május 23-26.

Safe trajectory design for indoor drones using reinforcement-learning-based methods

Tompos, D.
Németh, B.

Pagination

  • « First page
  • ‹ Previous page
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • › Next page
  • » Last page

Kapcsolat

Prof. Dr. Gáspár Péter

1111 Budapest, Kende u. 13-17.

+36 1 279 6000

autonom@nemzetilabor.hu

© 2020-2023 Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium, Budapest