AI Agent

3D Mobile Localization Using Distance-only Measurements

使用仅距离测量的3D移动定位

Bomin Jiang, Brian D. O. Anderson, Hatem Hman

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文研究了在3D空间中，仅利用噪声距离测量实现无人机群体定位的问题，提出基于半正定规划的算法并结合梯度下降进行最大似然估计，通过实验验证了算法的有效性。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

Distributed rotational and translational maneuvering of rigid formations and their applications

分布式刚体编队的旋转和翻译 maneuvering 及其应用

Hector Garcia de Marina, Bayu Jayawardhana, Ming Cao

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出一种分布式控制器，通过引入距离约束参数实现编队与运动控制，允许恒定集体翻译、旋转或组合，同时保证编队形状无畸变，应用于编队对齐和目标追踪。

Comments 14 pages

Journal ref Robotics, IEEE Transactions on, Volume 32, Issue 3, Pages 684 - 696, Year 2016

Decentralized, Self-organizing, Potential field-based Control for Individuallymotivated, Mobile Agents in a Cluttered Environment: A Vector-Harmonic Potential Field Approach

去中心化、自组织、基于势场的控制方法用于在复杂环境中具有个体动机的移动智能体：一种向量谐波势场方法

Ahmad A. Masoud

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种去中心化、自组织的势场控制方法，用于复杂环境中多个智能体的协同运动控制，通过向量谐波势场方法实现低计算成本和自适应性。

Journal ref IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, May 2007, Volume:37, Issue: 3, pp. 372-390

Distance-based Control of K4 Formation with Almost Global Convergence

基于距离的K4形形成控制与近全局收敛

Myoung-Chul Park, Zhiyong Sun, Minh Hoang Trinh, Brian D. O. Anderson, Hyo-Sung Ahn

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出基于距离的K4形控制策略，通过改进梯度控制律实现近全局收敛，利用四面体形成性质确保二维空间中四代理达到期望形成形状。

Comments 6 pages, submitted to CDC 2016

Guarding Networks Through Heterogeneous Mobile Guards

通过异质移动守卫守护网络

Waseem Abbas, Sajal Bhatia, Xenofon Koutsoukos

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文研究如何利用异质移动守卫应对多代理系统中的连续入侵攻击，提出将网络分解为集群并分配合适范围的守卫以实现永恒安全。

Comments American Control Conference, Chicago, IL, 2015

Barrier-Certified Adaptive Reinforcement Learning with Applications to Brushbot Navigation

具有应用的障碍证书自适应强化学习：Brushbot导航

Motoya Ohnishi, Li Wang, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt

机构 * School of Electrical Engineering, Royal Institute of Technology（皇家理工学院电气工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究所高级智能研究中心） ； School of Mechanical Engineering（机械工程学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种安全学习框架，结合自适应模型学习算法和障碍证书，用于具有可能非平稳智能体动态的系统。通过稀疏优化技术提取模型的动态结构，并利用学习的模型结合控制障碍证书来约束策略（反馈控制器），以保持安全性，即避免特定的不利状态空间区域。在某些条件下，保证了在安全被非平稳性破坏后，以李雅普诺夫稳定性的方式恢复安全。此外，将动作-价值函数近似重新公式化，使任何基于内核的非线性函数估计方法都能应用于我们的自适应学习框架。最后，保证了障碍证书策略优化的解是全局最优的，确保在温和条件下进行贪心策略改进。所得到的框架通过四旋翼无人机的模拟进行验证，该无人机此前在安全学习文献中被假设为平稳性，然后在动态未知、高度复杂且非平稳的Brushbot机器人上进行测试。

Comments ©2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Journal ref Published in IEEE Transactions on Robotics, 2019

Ask When It Pays: Cost-Aware Open-Ended Interaction for Instance Goal Navigation

在值得时询问：面向实例目标导航的成本感知开放式交互

Xunyi Zhao, Sihao Lin, Gengze Zhou, Zerui Li, Shijie Li, Wei Tao, Jiajun Liu, Qi Wu

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； Responsible AI Research Centre, Australian Institute for Machine Learning（负责任人工智能研究中心，澳大利亚机器学习研究所） ； Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR（信息与通信研究院（I2R），A*STAR） ； iMotion ； CSIRO Data61 Project Website（CSIRO Data61项目网站） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对实例目标导航中语言歧义问题，提出一种成本敏感的不确定性减少方法，通过信息增益分析确定有效问题类型，并构建基准测试和加权成功率指标，实现零样本MLLM导航器仅在预期收益大于成本时查询。

TrackerBots: Autonomous Unmanned Aerial Vehicle for Real-Time Localization and Tracking of Multiple Radio-Tagged Animals

TrackerBots: 用于实时定位和跟踪多个无线电标签动物的自主无人机

Hoa Van Nguyen, Michael Chesser, Lian Pin Koh, S. Hamid Rezatofighi, Damith C. Ranasinghe

机构 * Wiley（威立出版集团） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种名为TrackerBots的自主无人机系统，利用RSSI测量实现低成本轻量级的多只无线电标签动物的实时定位和跟踪，通过粒子滤波和POMDP动态路径规划提高导航效率并节省电量。

Comments The accepted version to the Journal of Field Robotics, published after the embargo period (12 months)

Journal ref Journal of Field Robotics. 2019; 36: 617 - 635

Adaptive Guidance and Integrated Navigation with Reinforcement Meta-Learning

自适应引导与集成导航的强化元学习

Brian Gaudet, Richard Linares, Roberto Furfaro

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于强化元学习的自适应引导系统，采用递归策略和价值函数近似器，通过递归网络层使部署策略能实时适应作用在智能体上的环境力，在四个具有未知但高度动态变化的挑战性环境中比较了DR/DV引导律、非递归策略的RL代理和递归策略的RL代理的性能，并展示了RL元学习优化的策略在火星着陆环境中仅使用多普勒雷达高度计读数，在小行星着陆环境中仅使用LIDAR高度计读数时实现引导和导航的整合能力。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1901.04473

A Multi-Layer Feedback System Approach to Resilient Connectivity of Remotely Deployed Mobile Internet of Things

一种多层反馈系统方法用于远程部署移动物联网的韧性连接

Muhammad Junaid Farooq, Quanyan Zhu

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种多层反馈系统方法，用于实现远程部署移动物联网的韧性连接，通过自适应和自配置的框架，提高空间分散智能设备之间的可靠性连接。

Comments IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking 2018. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1709.00621

Journal ref IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking 2018

Cognitive Connectivity Resilience in Multi-layer Remotely Deployed Mobile Internet of Things

多层远程部署移动物联网中的认知连接韧性

Muhammad Junaid Farooq, Quanyan Zhu

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种反馈驱动的自适应、自配置和健壮的覆盖网络框架，以应对远程地区缺乏传统通信基础设施的物联网需求，通过认知适应网络变化，确保空间分散智能设备的可靠连接。

Comments To appear in IEEE Global Communications Conference (Globecom 2017)

Journal ref IEEE Global Communications Conference 2017

SLAMBooster: An Application-aware Controller for Approximation in SLAM

SLAMBooster: 一种面向应用的近似控制算法用于SLAM

Yan Pei, Swarnendu Biswas, Donald S. Fussell, Keshav Pingali

机构 * University of Texas at Austin, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Indian Institute of Technology Kanpur, India（印度理工学院坎普尔分校） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出SLAMBooster，一种面向应用的在线控制算法，用于在SLAM中实现近似计算，通过动态调整近似参数来减少计算时间和能耗，同时保持定位精度。

Comments 13 pages

Min-Max Tours for Task Allocation to Heterogeneous Agents

为异构智能体分配任务的最优化路线

Amritha Prasad, Han-Lim Choi, Shreyas Sundaram

机构 * School of Electrical and Computer Engineering at Purdue University（普渡大学电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究如何为异构移动智能体分配任务，以最小化任何智能体完成任务并返回仓库的最大成本，提出了一种三阶段算法，提供5倍近似比。

Localization in internets of mobile agents: A linear approach

在移动代理的互联网中进行定位：一种线性方法

Sam Safavi, Usman A. Khan, Soummya Kar, José M. F. Moura

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种分布式定位方法，用于5G环境中的移动设备定位，通过局部测量和计算实现线性解，避免传统集中式方案的高密度锚点部署需求。

Comments Technical Report

Partitioning of the Free Space-Time for On-Road Navigation of Autonomous Ground Vehicles

自由时空的划分用于自动驾驶地面车辆的道路导航

Florent Altché, Arnaud de La Fortelle

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种系统方法，将无碰撞的时空划分为凸子区域，用于自动驾驶车辆的道路导航，通过分解NP难问题为图路径寻找和简单优化，提升轨迹规划效率。

Comments Presented at IEEE CDC2017

Localizability-Constrained Deployment of Mobile Robotic Networks with Noisy Range Measurements

具有噪声测距的移动机器人网络的局部化约束部署

Jerome Le Ny, Simon Chauvière

机构 * Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院） ； GERAD 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了在噪声测距下如何部署移动机器人网络以实现高精度定位，通过局部化函数优化网络几何结构，结合梯度下降法进行分布式控制。

Comments 7 pages, 3 figures

A Framework for Multi-Vehicle Navigation Using Feedback-Based Motion Primitives

多车辆导航的反馈基运动元器件框架

Marijan Vukosavljev, Zachary Kroeze, Mireille E. Broucke, Angela P. Schoellig

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种混合控制框架，利用有限的低级运动元器件生成复杂运动，通过 maneuver automaton 约束运动序列，通过最短路径非确定算法生成控制策略，实现多无人机在2D或3D空间中的鲁棒导航。

Comments 7 pages, 12 figures, to appear in Proc. of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2017

Localization in mobile networks via virtual convex hulls

通过虚拟凸包实现移动网络中的定位

Sam Safavi, Usman A. Khan

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种分布式算法，利用几何方法通过虚拟凸包实现移动代理的定位，即使在噪声存在时也能准确跟踪真实位置。

SafeGuardPF: Safety Guaranteed Reactive Potential Fields for Mobile Robots in Unknown and Dynamic Environments

SafeGuardPF: 保障安全的反应势场用于未知和动态环境中的移动机器人

Rafael Rodrigues da Silva, Samuel Silva, Grigoriy Dubrovskiy, Hai Lin

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出SafeGuardPF方法，通过将反应势场运动控制器建模为混合自动机，并利用微分动态逻辑形式化验证其安全性，确保机器人在动态环境中避免碰撞。

Comments 8 pages, 9 figures, Submitted for publication in 2017 American Control Conference (ACC2017)

Controlling rigid formations of mobile agents under inconsistent measurements

在不一致测量下控制移动代理的刚体编队

Hector Garcia de Marina, Ming Cao, Bayu Jayawardhana

专题命中 GUI与网页智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出基于局部估计器的梯度控制器，以增强对不一致测量的鲁棒性，通过机器人实验和仿真验证了其在消除集体运动不一致轨道方面的有效性。

Comments 10 pages

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, Volume 31, Issue 1, Feb. 2015

Nearest Neighbor-based Rendezvous for Sparsely Connected Mobile Agents

基于最近邻的稀疏连接移动体 rendezvous

Ahmad A. Masoud

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种收敛的最近邻控制协议，用于非平凡动力学的移动体。协议保证即使每个体仅与单个最近邻通信，也能收敛到共同点。最近邻需位于任意小的优先区外，协议由两层结构组成，第一层为一阶动力学提供 rendezvous 信号，第二层将信号转换为适合现实体的控制信号。

Journal ref ASME. J. Dyn. Sys., Meas., Control. 2015;137(12):121002-121002-18

Cooperative localization for mobile agents: a recursive decentralized algorithm based on Kalman filter decoupling

移动代理的协同定位：基于卡尔曼滤波解耦的递归分布式算法

Solmaz S. Kia, Stephen Rounds, Sonia Martinez

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种递归分布式协同定位算法，通过解耦卡尔曼滤波实现分布式状态估计，提升移动代理的定位精度与效率。

Undirected Rigid Formations are Problematic

无向刚性编队是存在问题的

Shaoshuai Mou, A. Stephen Morse, Mohamed Ali Belabbas, Zhiyong Sun, Brian D. O. Anderson

专题命中 GUI与网页智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 本文研究了无向刚性编队中邻居对距离理解差异对形成收敛的影响，发现其会收敛到闭合圆轨道。

Comments 42pages

Nonuniform Line Coverage from Noisy Scalar Measurements

非均匀线覆盖从噪声标量测量

P. Davison, N. E. Leonard, A. Olshevsky, M. Schwemmer

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了移动代理在直线网络中实现分布式覆盖控制的问题，提出了一种随机协议，通过每个代理在每一步采样三个附近点的标量场，保证收敛到最优位置，并分析了收敛时间。

Priority-based coordination of mobile robots

基于优先级的移动机器人协调

Jean Gregoire

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了在交叉口协调多个移动机器人的问题，提出通过规划优先级而非具体轨迹来实现更鲁棒的协调系统，适用于自动驾驶车辆等共享道路的场景。

Comments PhD Thesis, 182 pages

Episodic Memory Temporal Consistency for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

面向合作多智能体强化学习的 episodic 记忆时间一致性

Zicheng Zhao, Yu Lan, Chengzhengxu Li, Zhaohan Zhang, Xiaoming Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对合作多智能体强化学习中的奖励稀疏和探索瓶颈，提出 Episodic Memory Temporal Consistency (EMTC) 框架，通过时间一致性语义嵌入器和门控机制，防止表示崩溃并过滤伪成功轨迹，理论保证误差界，在 SMAC 和 GRF 基准上显著优于现有方法。

Comments Under Review

Enhanced Emotion Enabled Cognitive Agent Based Rear End Collision Avoidance Controller for Autonomous Vehicles

增强型情感驱动认知代理基于后方碰撞避免控制器用于自动驾驶车辆

Faisal Riaz, Muaz A. Niazi

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于增强型情感驱动认知代理的后方碰撞避免控制器，通过引入恐惧情绪生成机制，提高自动驾驶车辆的碰撞避免效率和规则数量。

Comments 39 pages, 17 figures

RAMPART: Registry-based Agentic Memory with Priority-Aware Runtime Transformation

RAMPART: 基于注册表的代理记忆与优先级感知运行时转换

Nikodem Tomczak

机构 * Nikodem Tomczak 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出RAMPART编译时记忆模型和纯内存块注册表，通过可编程运行时操作和五种原语实现上下文组装，实验表明块位置和分组显著影响任务成功率，并实现零提示令牌成本的共享注册表协调。

Phase Balancing of Two and Three-Agent Heterogeneous Gain Systems With Extensions to Multiple Agents

两和三代理异构增益系统的相平衡及多代理扩展

Anoop Jain, Debasish Ghose

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了两和三代理异构控制器增益耦合系统的相平衡问题，通过异构增益控制平衡形成中代理速度方向，并分析其可达集影响。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:1512.07362

Artificial Wrestling: A Dynamical Formulation of Autonomous Agents Fighting in a Coupled Inverted Pendula Framework

人工摔跤：一种自主代理在耦合倒立摆框架中的动态建模

Katsutoshi Yoshida, Shigeki Matsumoto, Yoichi Matsue

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于耦合倒立摆框架的自主代理对抗模型，通过动态控制器存储状态对应关系并生成控制力，实验表明延迟元素和量化分辨率影响性能。

Comments The 12th International Conference on Motion and Vibration Control (MOVIC 2014), August 3-7, 2014, Sapporo, Japan. This article was selected as an article of Mechanical Engineering Journal after minor revisions; the final version is available at http://dx.doi.org/10.1299/mej.14-00518