AI Agent

Decentralised Cooperative Collision Avoidance with Reference-Free Model Predictive Control and Desired Versus Planned Trajectories

去中心化协作避障：无参考模型预测控制与期望与计划轨迹

Charles Wartnaby, Daniele Bellan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种去中心化协作避障方法，通过期望与计划轨迹的区分，使车辆在无需领导者和显式协议的情况下实现协同和鲁棒行为，有效处理多种碰撞场景。

Comments See also www.mucca-project.co.uk and https://www.applusidiada.com

Exploiting Vulnerabilities of Load Forecasting Through Adversarial Attacks

通过对抗攻击利用负荷预测的漏洞

Yize Chen, Yushi Tan, Baosen Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了一类负荷预测算法的脆弱性，提出了一种无需假设攻击者能力的数据注入攻击算法，通过注入恶意数据影响负荷预测，导致系统操作中的负载削减和调度成本增加。

Comments 11 pages, 9 figures; Accepted to ACM e-Energy 2019; Code available at https://github.com/chennnnnyize/load_forecasts_attack

Indoor Testing and Simulation Platform for Close-distance Visual Inspection of Complex Structures using Micro Quadrotor UAV

复杂结构近距离视觉检测用微四旋翼无人机室内测试与仿真平台

Zhexiong Shang, Zhigang Shen

机构 * Durham School of Architectural Engineering & Construction, University of Nebraska-Lincoln（达勒姆建筑工程与建设学院，内布拉斯加大学林肯分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于微四旋翼无人机的低成本实验平台，用于测试无人机路径规划算法，通过室内环境实现高效、安全的近距离视觉检测，验证了现有路径规划算法在实际应用中的有效性。

Comments 6 pages, 6 figures, accepted in ICCCBE 2018

RMPflow: A Computational Graph for Automatic Motion Policy Generation

RMPflow：一种用于自动运动策略生成的计算图

Ching-An Cheng, Mustafa Mukadam, Jan Issac, Stan Birchfield, Dieter Fox, Byron Boots, Nathan Ratliff

机构 * NVIDIA, Seattle Robotics Lab（NVIDIA西雅图机器人实验室） ； Georgia Institute of Technology, Robot Learning Lab（佐治亚理工学院机器人学习实验室） ； University of Washington, Robotics and State Estimation Lab（华盛顿大学机器人与状态估计实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于Riemannian Motion Policies几何一致变换的新型策略合成算法RMPflow，通过结合局部策略生成全局策略并利用稀疏结构提高计算效率，同时研究了其几何性质并验证了在高自由度 manipulation 系统中通过障碍物规划的简化效果。

Comments WAFR 2018

Priority Maps for Surveillance and Intervention of Wildfires and other Spreading Processes

优先地图用于监视和干预野火及其他扩散过程

Vera L. J. Somers, Ian R. Manchester

机构 * Australian Centre for Field Robotics（澳大利亚田径场机器人研究中心） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种生成优先地图的方法，用于监视或干预动态扩散过程，如野火。该方法利用正系统性质，特别是价值函数的分离结构，提供可扩展的算法。通过16和1000节点示例展示了方法如何响应系统动态变化，并结合旅行商问题进行无人机路径规划。

Comments Accepted for ICRA 2019

Substation One-Line Diagram Automatic Generation and Visualization

变电站单线图自动生成与可视化

Jing Hong, Yue Li, Yiran Xu, Chen Yuan, Hong Fan, Guangyi Liu, Renchang Dai

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于常见信息模型（CIM）标准的工具，用于自动生成和可视化变电站单线图，解决手动绘制和维护大规模电力系统单线图耗时且易出错的问题，同时提高不同系统间共享的可行性。

Comments 6 pages, 6 figures, 1 table, accepted by 2019 IEEE PES ISGT ASIA

Sequential Optimization of Speed, Thermal Load, and Power Split in Connected HEVs

连接混合动力汽车中速度、热负荷和功率分配的序列优化

Mohammad Reza Amini, Xun Gong, Yiheng Feng, Hao Wang, Ilya Kolmanovsky, Jing Sun

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种序列优化方法，用于连接混合动力汽车中的节能驾驶速度轨迹规划、空调热负荷规划（节能冷却）和动力总成控制，通过主动利用交通数据进行车辆速度预测，评估个体和集体的能源节约效果。

Comments 2019 Annual American Control Conference (ACC), July 10-12, 2019, Philadelphia, PA, USA, 7 pages, 11 figures

Linear/Quadratic Programming-Based Optimal Power Flow using Linear Power Flow and Absolute Loss Approximations

基于线性/二次规划的最优功率流使用线性功率流和绝对损失近似

Philipp Fortenbacher, Turhan Demiray

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种将非线性交流最优功率流（OPF）近似为可解的线性/二次规划（LP/QP）基于OPF问题的新方法，用于电力系统规划和运行。通过推导线性功率流近似并考虑以绝对值函数形式呈现的功率损耗的凸改写，展示了四种将此近似纳入LP/QP基于OPF问题的方法。通过全面的案例研究，分析并比较了所提出的OPF方法与现有OPF松弛和近似方法的实用性。结果表明，电压幅值和角度的误差合理，同时在典型场景中获得近最优结果。发现我们的方法显著减少了计算复杂度，使其成为规划用途的良好选择。

Development of an Autonomous Sanding Robot with Structured-Light Technology

基于结构光技术的自主打磨机器人开发

Yingxin Huo, Diancheng Chen, Xiang Li, Peng Li, Yun-Hui Liu

机构 * CUHK T Stone Robotics Institute（CUHK T Stone机器人研究所） ； Innovation and Technology Commission of Hong Kong（香港创新及科技委员会） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种能够自主完成未知物体打磨工作的机器人，通过结构光相机扫描建模、优化运动规划和阻抗模型控制，实现了无需人工干预的自主打磨。

Comments 7 pages, 11 figures, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2019

Development and Analysis of Deterministic Privacy-Preserving Policies Using Non-Stochastic Information Theory

确定性隐私保护策略的开发与分析：利用非随机信息论

Farhad Farokhi

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于非随机信息论的确定性隐私度量方法，通过最小化信息泄露来衡量隐私保护，证明了k-匿名方法实际上并不具备隐私保护特性。

Comments improved introduction and numerical example

Journal ref IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2019

Design and Validation of a Bluetooth 5 Fog Computing Based Industrial CPS Architecture for Intelligent Industry 4.0 Shipyard Workshops

基于蓝牙5雾计算的工业 CPS 架构设计与验证：面向智能工业4.0船厂车间

Paula Fraga-Lamas, Peio Lopez-Iturri, Mikel Celaya-Echarri, Oscar Blanco-Novoa, Leyre Azpilicueta, José Varela-Barbeito, Francisco Falcone, Tiago M. Fernández-Caramés

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于蓝牙5雾计算的工业 CPS 架构，用于实时监控船厂管道车间，解决管道追踪和跟踪的工业难题，通过仿真和实测验证该架构在工业4.0应用中的有效性。

Balancing Global Exploration and Local-connectivity Exploitation with Rapidly-exploring Random disjointed-Trees

在快速探索随机断树中平衡全局探索与局部连通性利用

Tin Lai, Fabio Ramos, Gilad Francis

机构 * NVIDIA, USA（美国NVIDIA公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种名为RRdT*的增量最优多查询规划器，通过使用多个断树来利用空间的局部连通性，通过马尔可夫链随机采样，并在局部连通性利用失败时主动探索全局空间，将局部利用与全局探索的平衡转化为多臂老虎机问题，从而提高采样效率。

Comments Submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2019

T-PFC: A Trajectory-Optimized Perturbation Feedback Control Approach

T-PFC：一种轨迹优化扰动反馈控制方法

Karthikeya S Parunandi, Suman Chakravorty

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于轨迹优化的扰动反馈控制方法，通过分离开环计划与闭环反馈增益，解决了动作不确定性下的最优控制问题，其性能在第三阶近似下接近最优，并通过大量数值模拟验证了其在中等噪声水平下的广泛适用性。

Comments Submitted to a RA-L with IROS

Data-driven Estimation of the Power Flow Jacobian Matrix in High Dimensional Space

基于数据的高维空间中功率流雅可比矩阵估计

Xing He, Lei Chu, Robert Qiu, Qian Ai, Wentao Huang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了在高维空间中利用数据驱动方法估计功率流雅可比矩阵，通过理论分析和模型计算获得基准值，并详细探讨了基于最小二乘误差和神经网络偏差估计的算法，分析了其理论、方程、推导、代码、优缺点及应用场景。

Comments submitted to IEEE

A Fleet of Miniature Cars for Experiments in Cooperative Driving

用于合作驾驶实验的微型汽车车队

Nicholas Hyldmar, Yijun He, Amanda Prorok

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文介绍了一种由16辆微型Ackermann转向车辆组成的独特实验平台，旨在解决多车导航和轨迹规划研究与教育中低成本平台不足的问题，通过实验展示合作驾驶在多车道道路地形中的优势。

Comments Accepted to ICRA 2019

Learning for DC-OPF: Classifying active sets using neural nets

为直流最优功率流学习：利用神经网络分类主动集

Deepjyoti Deka, Sidhant Misra

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出利用神经网络分类算法学习不确定性实现与最优解主动集之间的映射，从而提高实时预测的计算效率，并在IEEE PES PGLib-OPF基准库中多个系统上展示了该方法的优异性能。

Guaranteed Safe Reachability-based Trajectory Design for a High-Fidelity Model of an Autonomous Passenger Vehicle

基于安全可达性的高保真自动驾驶乘客车辆轨迹设计

Sean Vaskov, Utkarsh Sharma, Shreyas Kousik, Matthew Johnson-Roberson, Ramanarayan Vasudevan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于可达性的安全轨迹设计方法，应用于具有完整动力总成、底盘和轮胎动力学的高保真自动驾驶乘客车辆模型，证明了该方法在实时环境下生成安全轨迹的能力。

Comments Accepted at ACC 2019

Optimal Transport Approximation of 2-Dimensional Measures

二维测度的最优传输近似

Frédéric de Gournay, Jonas Kahn, Léo Lebrat, Pierre Weiss

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种快速且可扩展的算法，用于将给定的密度投影到一个定义在紧致二维域上的结构化测度集上。该方法是之前围绕蓝噪声点分布生成结果的自然推广，如Lloyd算法或基于幂图的更高级技术。本文分析了收敛性并提出了加速点分布生成的新方法，还设计了将曲线投影到具有有限长度和曲率或速度和加速度的曲线空间的新算法，并通过高级采样理论、非逼真渲染和路径规划等应用展示了算法的实用性。

Directed topological complexity

有向拓扑复杂性

Eric Goubault, Michael Farber, Aurélien Sagnier

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了有向拓扑空间中的拓扑复杂性，探讨了其性质、计算方法以及在有向同伦等价中的应用。

PaToPaEM: A Data-Driven Parameter and Topology Joint Estimation Framework for Time Varying System in Distribution Grids

PaToPaEM：面向配电网时变系统的数据驱动参数与拓扑联合估计框架

Jiafan Yu, Yang Weng, Ram Rajagopal

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出PaToPaEM框架，用于解决配电网中因测量误差和系统状态变化导致的参数和拓扑估计问题，通过引入潜在变量和EM算法实现对多系统状态的联合估计。

Momentum Model-based Minimal Parameter Identification of a Space Robot

基于动量模型的太空机器人最小参数识别

B. Naveen, Suril V. Shah, Arun K. Misra

机构 * Indian Institute of Technology, Jodhpur, Rajasthan, India（印度理工学院，朱达普尔，拉贾斯坦邦，印度） ； McGill University, Montreal, Quebec H3A 0C3, Canada（麦吉尔大学，蒙特利尔，魁北克 H3A 0C3，加拿大） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于动量模型的最小参数识别方法，用于在轨识别太空机器人的最小参数，这些参数能够唯一确定动量和动力学模型，从而支持卫星及其安装的机械臂的运动规划和控制。

Comments Accepted for publication in AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics

Data Driven Linearized AC Power Flow Model with Regression Analysis

数据驱动的线性化交流功率流模型与回归分析

Xingpeng Li, Kory Hedman

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种数据驱动的线性化交流功率流模型（DLAC），以解决传统线性化直流功率流模型在处理无功功率和电压幅值时的不足，通过回归分析技术改进了常规线性化交流功率流模型（LAC）并进行了数值模拟验证。

Comments 8 pages, 5 figures

Multirobot Coordination with Counting Temporal Logics

多机器人协调与计数时序逻辑

Yunus Emre Sahin, Petter Nilsson, Necmiye Ozay

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Department of Mechanical and Civil Engineering（机械与土木工程系） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于计数时序逻辑的多机器人协调方法，通过优化算法生成轨迹以保证同步执行时满足给定的逻辑公式，并展示了在机器人动力学相同的情况下，使用计数线性时序逻辑（cLTL）能更高效地解决规划问题，同时讨论了异步执行下保持逻辑规范性的方法及鲁棒轨迹生成。

Comments Under submission for a journal

Virtual-to-Real: Learning to Control in Visual Semantic Segmentation

虚拟到现实：学习在视觉语义分割中的控制

Zhang-Wei Hong, Chen Yu-Ming, Shih-Yang Su, Tzu-Yun Shann, Yi-Hsiang Chang, Hsuan-Kung Yang, Brian Hsi-Lin Ho, Chih-Chieh Tu, Yueh-Chuan Chang, Tsu-Ching Hsiao, Hsin-Wei Hsiao, Sih-Pin Lai, Chun-Yi Lee

机构 * Elsa Lab（Elsa实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； National Tsing Hua University（国立清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种模块化架构，通过将感知模块和控制策略模块结合，利用语义图像分割作为元表示，解决虚拟到现实的迁移问题，并在障碍避让和目标跟随任务中展示了优越的性能。

Comments 7 pages, accepted by IJCAI-18

On Socially Optimal Traffic Flow in the Presence of Random Users

关于随机用户存在下的社会最优交通流

Anant Chopra, Deepak S. Kalhan, Amrit S. Bedi, Abhishek K. Gupta, Ketan Rajawat

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了在随机用户存在下如何通过在线方法确定社会最优交通流，提出了一种基于Frank-Wolfe算法的随机算法，并通过仿真验证了其有效性。

Discrete-time Risk-sensitive Mean-field Games

离散时间风险敏感均场博弈

Naci Saldi, Tamer Basar, Maxim Raginsky

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了一类离散时间均场博弈，在无限时间风险敏感折扣成本最优准则下，通过指数效用函数引入风险敏感性，每个代理通过状态的经验分布与其余人口耦合，影响个体成本和状态动态，在温和假设下建立了无限人口极限下的均场均衡存在性，并证明当代理数量足够大时，由均场均衡得到的策略构成近似纳什均衡。

Comments 39 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1705.02036, arXiv:1612.07878

A Cyber-Security Investment Game for Networked Control Systems

网络控制系统的网络安全投资博弈

Pratishtha Shukla, Aranya Chakrabortty, Alexandra Duel-Hallen

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种网络安全投资博弈模型，研究攻击者和防御者在闭环网络控制系统中如何分配资源以优化控制性能，通过非线性规划计算混合策略纳什均衡，并通过新英格兰电力系统模型验证了可靠防御的可行性。

Machine learning and evolutionary techniques in interplanetary trajectory design

行星际轨道设计中的机器学习与进化技术

Dario Izzo, Christopher Sprague, Dharmesh Tailor

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文探讨了人工智能研究在行星际轨道最优设计中的协同作用，提出利用深度人工神经网络在任务中表示最优引导剖面，并通过地球-火星轨道转移案例扩展了此前在着陆场景和四旋翼动力学中的研究结果，开辟了行星际轨道规划的新研究领域。

Comments Submitted to as a book chapter for a Springer book on "Optimization in Space Engineering"

Two-Layer Model Predictive Battery Thermal and Energy Management Optimization for Connected and Automated Electric Vehicles

双层模型预测电池热力与能源管理优化用于联网自动驾驶电动汽车

Mohammad Reza Amini, Jing Sun, Ilya Kolmanovsky

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种双层模型预测控制策略，用于优化电动汽车的电池热力和能源管理，通过实时预测和优化提高燃油经济性，同时减少计算量并避免电池温度约束违规。

Comments 6 pages, 7 figures, 57th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), December 17-19, 2018, Miami Beach, FL, USA

Transfer Entropy in MDPs with Temporal Logic Specifications

在具有时间逻辑规范的MDP中的转移熵

Suda Bharadwaj, Mohamadreza Ahmadi, Takashi Tanaka, Ufuk Topcu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出在具有时间逻辑规范的MDP中利用转移熵成本函数，通过合成最小化加权和的策略来满足高阶任务规范，采用修改后的Arimoto-Blahut算法求解非线性方程。

Comments 8 pages, 6 figures, Preprint accepted at the 57th IEEE Conference on Decision and Control, Miami Beach, FL, USA, December 17-19, 2018