AI Agent

Generalizable Collaborative Search-and-Capture in Cluttered Environments via Path-Guided MAPPO and Directional Frontier Allocation

在 cluttered 环境中通过路径引导的 MAPPO 和方向性前沿分配实现可泛化的协作搜索与捕获

Jialin Ying, Zhihao Li, Zicheng Dong, Guohua Wu, Yihuan Liao

机构 * Department of Automation, Central South University, Changsha, China（自动化系，中南大学，长沙，中国） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出 PGF-MAPPO 方法，通过路径引导的 MAPPO 和方向性前沿分配，在 cluttered 环境中实现高效的协作搜索与捕获，展示了出色的泛化能力和性能优势。

Comments 7 pages, 7 figures

Visual Heading Prediction for Autonomous Aerial Vehicles

自主航空器的视觉航向预测

Reza Ahmari, Ahmad Mohammadi, Vahid Hemmati, Mohammed Mynuddin, Parham Kebria, Mahmoud Nabil Mahmoud, Xiaohong Yuan, Abdollah Homaifar

机构 * Department of Computer Science at North Carolina A&T State University（北卡罗来纳A&T州立大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering at North Carolina A&T State University（北卡罗来纳A&T州立大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于视觉的数据驱动框架，实现无人机与无人地面车辆的实时整合，通过YOLOv5检测UGV并利用轻量级ANN预测航向角，实现高精度的导航与协调。

STACHE: Local Black-Box Explanations for Reinforcement Learning Policies

STACHE：强化学习策略的局部黑盒解释

Andrew Elashkin, Orna Grumberg

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 STACHE提出一种用于生成强化学习策略局部黑盒解释的框架，通过鲁棒区域和最小反事实分析，揭示策略行为的演变过程。