自动驾驶

Model Predictive HVAC Control with Online Occupancy Model

基于在线占用模型的模型预测HVAC控制

Justin R. Dobbs, Brandon M. Hencey

专题命中 规划控制 ：occupancy(title,abstract)

AI总结 本文提出一种预测占用的HVAC控制算法，结合建筑热特性、天气预测和自调节随机占用模型，降低能耗并保持舒适度。该模型无需人工训练，能适应占用模式变化，通过预测加权成本函数优化热区条件，实验证明其有效性。

Comments Energy and Buildings preprint, submitted July 2014, 27 pages, 13 figures

A message-passing algorithm for multi-agent trajectory planning

多智能体轨迹规划的消息传递算法

Jose Bento, Nate Derbinsky, Javier Alonso-Mora, Jonathan Yedidia

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出基于改进交替方向乘子法的新型算法，用于计算多智能体的无碰撞全局轨迹，具有自然并行化和易整合不同成本函数的优点。

Comments In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2013. Demo video available at http://www.youtube.com/watch?v=yuGCkVT8Bew

Structure-Preserving Constrained Optimal Trajectory Planning of a Wheeled Inverted Pendulum

保持结构的约束最优轨迹规划 of 一个轮式倒置摆

Klaus Albert, Karmvir Singh Phogat, Felix Anhalt, Ravi N Banavar, Debasish Chatterjee, Boris Lohmann

机构 * Systems and Control Engineering（系统与控制工程） 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文研究了轮式倒置摆的约束最优轨迹规划问题，通过离散力学推导了离散时间模型，并利用离散时间约束最优控制问题生成最优轨迹，同时设计了非线性连续时间模型和闭环LQ控制器，通过实验验证了非线性模型和控制方案的有效性。

Comments 12 pages, 8 figures, 1 table. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1710.10932

Safe Trajectory Synthesis for Autonomous Driving in Unforeseen Environments

自主驾驶在不可预见环境中的安全轨迹合成

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

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于低保真模型的轨迹规划方法，通过保守的可达集和障碍物交集确保安全，同时证明了时间下界以保证安全性。

Comments Submitted to DSCC 2017

Design and Implementation of Ecological Adaptive Cruise Control for Autonomous Driving with Communication to Traffic Lights

基于交通信号的生态自适应巡航控制系统设计与实现

Sangjae Bae, Yeojun Kim, Jacopo Guanetti, Francesco Borrelli, Scott Moura

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title)

AI总结 本文提出了一种利用驾驶自动化和联网技术的生态自适应巡航控制系统（ECO-ACC），通过利用交通信号的历史和实时相位及定时数据来减少联网自动化车辆的能耗，同时避免前方碰撞和交通信号违规。

Comments Submitted to 2019 American Control Conference

Differential Geometric Approach to Trajectory Planning: Cooperative Transport by a Team of Autonomous Marine Vehicles

轨迹规划的微分几何方法：自主水下车辆团队的协同运输

Hadi Hajieghrary, Dhanushka Kularatne, M. Ani Hsieh

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)

AI总结 本文提出利用微分几何方法解决自主水下车辆团队协同运输问题，通过分解子问题设计分布式反馈控制策略，实现负载沿期望轨迹运输。

Planning, Fast and Slow: A Framework for Adaptive Real-Time Safe Trajectory Planning

规划，快速与缓慢：一种自适应实时安全轨迹规划的框架

David Fridovich-Keil, Sylvia L. Herbert, Jaime F. Fisac, Sampada Deglurkar, Claire J. Tomlin

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)

AI总结 本文提出一种自适应实时安全轨迹规划框架，通过元规划实现不同在线规划器的安全切换，以应对未知环境和障碍物。

Comments ICRA, International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2018, 8 pages, 9 figures

Lost in Fog: Sensor Perturbations Expose Reasoning Fragility in Driving VLAs

迷失在雾中：传感器扰动暴露驾驶VLA的推理脆弱性

Abhinaw Priyadershi, Jelena Frtunikj

机构 * NVIDIA Corporation, USA（NVIDIA公司，美国） ； NVIDIA GmbH, Germany（NVIDIA德国公司） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 通过受控传感器扰动实验，发现因果链解释的一致性可作为轨迹可靠性的高保真指标，并证明启用因果链生成可提升轨迹精度。

Baidu Apollo EM Motion Planner

百度 Apollo EM 运动规划器

Haoyang Fan, Fan Zhu, Changchun Liu, Liangliang Zhang, Li Zhuang, Dong Li, Weicheng Zhu, Jiangtao Hu, Hongye Li, Qi Kong

机构 * Baidu USA LLC（百度美国有限公司） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出基于百度 Apollo 开源自动驾驶平台的实时运动规划系统，解决工业级4级运动规划问题，兼顾安全性、舒适性和可扩展性，通过分层结构实现多车道和单车道自动驾驶。

A0C: Alpha Zero in Continuous Action Space

A0C：在连续动作空间中的Alpha Zero

Thomas M. Moerland, Joost Broekens, Aske Plaat, Catholijn M. Jonker

机构 * Dep. of Computer Science, Delft University of Technology, The Netherlands（代尔夫特理工大学计算机科学系，荷兰） ； Dep. of Computer Science, Leiden University, The Netherlands（莱顿大学计算机科学系，荷兰） 纠错

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出将Alpha Zero扩展到连续动作空间的理论方法，并在倒摆任务中验证了其可行性，为连续动作空间中的迭代搜索与学习应用奠定了基础。

Approximate Robust Control of Uncertain Dynamical Systems

不确定动力系统近似鲁棒控制

Edouard Leurent, Yann Blanco, Denis Efimov, Odalric-Ambrym Maillard

机构 * INRIA Lille（INRIA里尔） ； Renault（雷诺） ； Non-A team, INRIA Lille SequeL team, INRIA Lille（非A团队，INRIA里尔SequeL团队，INRIA里尔） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文研究了在不确定环境中大型非线性系统安全控制策略的设计，提出两种可处理的鲁棒控制方法，应用于自动驾驶问题。

Journal ref 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018) Workshop, Dec 2018, Montr{é}al, Canada

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 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

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

On Infusing Reachability-Based Safety Assurance within Probabilistic Planning Frameworks for Human-Robot Vehicle Interactions

在人机车辆交互中将基于可达性的安全性保证融入概率规划框架

Karen Leung, Edward Schmerling, Mo Chen, John Talbot, J. Christian Gerdes, Marco Pavone

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空与航天系） ； Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； School of Computing Science（计算科学学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种最小干预的安全控制器，用于确保自动驾驶车辆与外部控制车辆的碰撞自由交互，通过实时控制器实现轨迹跟踪和安全保证，展示了在交通交织实验中自动驾驶车辆在对手车辆违反规划预期时仍能避免碰撞。

Comments Presented at the International Symposium on Experimental Robotics, Buenos Aires, Argentina, 2018

Zero-shot Deep Reinforcement Learning Driving Policy Transfer for Autonomous Vehicles based on Robust Control

基于鲁棒控制的零样本深度强化学习驾驶策略迁移用于自动驾驶车辆

Zhuo Xu, Chen Tang, Masayoshi Tomizuka

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于鲁棒控制的零样本深度强化学习驾驶策略迁移方法，通过转移具体的运动学量来解决自动驾驶中源域与目标域之间的建模差距问题，采用可转移的分层强化学习轨迹规划器和基于扰动观测器的鲁棒跟踪控制器，验证了该方法在多个驾驶场景中的零样本迁移能力。

Comments Published at IEEE ITSC 2018

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 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

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

Optimization-Based Collision Avoidance

基于优化的避障方法

Xiaojing Zhang, Alexander Liniger, Francesco Borrelli

机构 * Model Predictive Control Laboratory, Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校机械工程系模型预测控制实验室） ； Automatic Control Laboratory, Department of Information Technology and Electrical Engineering, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院信息科技与电气工程系自动控制实验室） 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种将非光滑避障约束转化为光滑非线性约束的方法，利用凸优化的强对偶性。该方法适用于在n维空间中移动的受控物体，能处理一般障碍物和可表示为有限凸集并集的受控物体，并结合了传统轨迹生成算法中常用的有号距离概念。

Comments 27 pages, 9 figures, 2 tables

Trajectory Generation using Sharpness Continuous Dubins-like Paths with Applications in Control of Heavy Duty Vehicles

利用连续尖锐度的Dubins-like路径生成轨迹，应用于重载车辆控制

Rui Oliveira, Pedro F. Lima, Marcello Cirillo, Jonas Mårtensson, Bo Wahlberg

机构 * Scania, Autonomous Transport Solutions（斯堪尼亚，自主运输解决方案） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种考虑转向执行器速率和扭矩限制的轨迹生成框架，通过连续尖锐度曲线提升重载车辆的自主驾驶性能。

Comments 18 pages, 7 figures, accepted for publication at ECC 2018 - European Control Conference

Real-Time Control for Autonomous Racing Based on Viability Theory

基于可行性理论的实时自主赛车控制

Alexander Liniger, John Lygeros

机构 * Automatic Control Laboratory, ETH Zurich（自动控制实验室，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文基于可行性理论生成有限步前瞻轨迹，结合低层模型预测控制器实现实时自主赛车，通过游戏理论方法改进可行性核计算，提升安全性并减少 lap 时间。

Comments 26 pages, 11 figures

Robotic Control for Cognitive UWB Radar

具备认知能力的超宽频雷达机器人控制

Stefan Brüggenwirth, Fernando Rial

机构 * Fraunhofer Institute for High Frequency \ 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种用于6自由度机械臂的轨迹规划方法，该机械臂携带合成孔径超宽频雷达传感器，通过优化问题实现碰撞-free的末端执行器轨迹，以最小化观测时间，适用于三维重建和穿墙雷达扫描及IED检查。

Comments 4 pages, 9 figures, submitted to IEEE IRC 2018

Data-Driven Model Predictive Control of Autonomous Mobility-on-Demand Systems

数据驱动的自动驾驶按需出行系统模型预测控制

Ramon Iglesias, Federico Rossi, Kevin Wang, David Hallac, Jure Leskovec, Marco Pavone

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种端到端的数据驱动框架，用于控制自动驾驶按需出行系统，通过时间扩展网络建模并设计MPC算法，利用历史数据预测短期需求，减少乘客等待时间达89.6%。

Comments Submitted to the International Conference on Robotics and Automation 2018

Joint 3D Trajectory and Power Allocation for HAPs-UAV Bistatic ISARAC in Low-Altitude Networks

低空网络中HAPs-UAV双基地ISARAC的联合3D轨迹与功率分配

Bang Huang, Mohamed-Slim Alouini

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 针对低空网络中HAPs-UAV双基地ISARAC系统，提出联合3D轨迹与功率分配方法，通过交替优化最大化地面用户和速率，满足SAR成像SNR和分辨率约束。

Electrically tunable MoSe$_2$/WSe$_2$ heterostructure-based quantum dot

电可调MoSe$_2$/WSe$_2$异质结构量子点

Katarzyna Sadecka, Maciej Bieniek, Paulo E. Faria Junior, Arkadiusz Wójs, Paweł Hawrylak, Jarosław Pawłowski

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 基于密度泛函理论和紧束缚模型，研究了电可调MoSe$_2$/WSe$_2$异质结构中量子点的电子结构，揭示了垂直电场对谷极性和占据的控制。

Thermal Responses of Connected HEVs Engine and Aftertreatment Systems to Eco-Driving

连接混合动力汽车发动机及排放处理系统在生态驾驶中的热响应

Mohammad Reza Amini, Yiheng Feng, Hao Wang, Ilya V. Kolmanovsky, Jing Sun

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 本文研究了连接混合动力汽车发动机和排放处理系统在生态驾驶中的热响应，提出了一种顺序优化框架用于车辆速度轨迹规划和动力总成控制，并分析了生态驾驶和动力分配优化对发动机和催化转化器热响应及尾气排放的影响。

Comments 6 pages, 7 figures, The 3rd IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), August 19--21, 2019, Hong Kong, China

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 规划控制 ：trajectory 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

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 规划控制 ：trajectory 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

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 规划控制 ：trajectory 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"

Stochastic Model Predictive Control for Autonomous Mobility on Demand

随机模型预测控制用于自动驾驶出行即服务

Matthew Tsao, Ramon Iglesias, Marco Pavone

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)

AI总结 本文提出一种随机模型预测控制算法，利用短期概率预测优化自动驾驶出行即服务系统的调度与再平衡。通过时间扩展网络流模型构建核心随机优化问题，并通过样本平均近似和分离控制器设计，实现大规模问题的高效求解。

Comments Submitting to the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems 2018

Control of Connected and Automated Vehicles: State of the Art and Future Challenges

连接与自动化车辆的控制：现状与未来挑战

Jacopo Guanetti, Yeojun Kim, Francesco Borrelli

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文探讨了连接与自动化车辆的控制与规划架构，分析了各功能模块的现状，重点在于提升能源效率的技术，并概述了现有算法及其未来挑战。

A Computationally Efficient Model for Pedestrian Motion Prediction

一种计算效率高的行人运动预测模型

Ivo Batkovic, Mario Zanon, Nils Lubbe, Paolo Falcone

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出一种用于自动驾驶避障算法的行人运动预测数学模型，基于道路结构假设理性行人行为，并通过仿真和实测数据验证其准确性与局限性。

Comments 6 pages, 12 figures, 1 table, accepted to European Control Conference (ECC) 2018

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 规划控制 ：trajectory 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