自动驾驶

Constant Time-Delay Leader Following with Neural Networks and Invariant Extended Kalman Filters for Arbitrary Trajectories

基于神经网络与不变扩展卡尔曼滤波的任意轨迹恒定时间延迟领航跟随

Luka Antonyshyn, Paulo Ricardo Marques de Araujo, Sidney Givigi

专题命中 规划控制 ：车辆队列轨迹跟踪，属于自动驾驶规划控制

AI总结 提出一种结合概率Seq2Seq神经网络与不变扩展卡尔曼滤波的恒定时间延迟轨迹跟踪方法，用于无通信、无全局坐标的车队，在SE(2)流形上准确估计领车轨迹，并利用几何模型预测控制提升性能。

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DNN Koopman-Based Deviation Compensation for UGV Path Tracking Control on Coupled Slope and Potholed Road

基于DNN Koopman的偏差补偿用于耦合坡度和坑洼道路上的UGV路径跟踪控制

Jian Zhao, Wenbo Zhou, Zhicheng Chen, Bing Zhu, Jiayi Han, Dongjian Song, Yinju Lin, Peixing Zhang

专题命中 规划控制 ：UGV路径跟踪控制，补偿坡道和坑洼扰动

AI总结 提出基于DNN Koopman的偏差补偿策略，结合自适应遗忘递推最小二乘估计轮胎刚度、Laguerre模型预测控制与事件触发协同补偿，在耦合坡度和坑洼道路上提升UGV路径跟踪精度超11.5%

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A Distributionally Robust Reinforcement Learning Framework for Constrained Urban EV Dispatch

面向约束城市电动汽车调度的分布鲁棒强化学习框架

An Nguyen, Hoang Nguyen, Phuong Le, Hung Pham, Cuong Do, Laurent El Ghaoui

专题命中 规划控制 ：城市电动汽车调度，涉及充电和路径规划

AI总结 针对城市电动汽车调度中充电站和馈线容量约束及不确定需求，提出基于半马尔可夫决策过程与分布鲁棒软演员-评论家算法，通过图卷积编码器和滚动混合整数线性规划保证可行性，在纽约出租车数据仿真中实现最高净利润且零违规。

ZiMPedance: Impedance-Aware ZMP Modeling and Control for Payload Carrying with Quadruped Robots

ZiMPedance：面向四足机器人负载搬运的阻抗感知ZMP建模与控制

Giovanni B. Dessy, Lorenzo Amatucci, Victor Barasuol, Claudio Semini

专题命中 规划控制 ：涉及ZMP建模与控制，可迁移至自动驾驶

AI总结 提出扩展零力矩点（ZMP）公式以包含被动负载接口动力学，结合模型预测控制减少稳定性违规达10倍，并提高运动效率。

Task Allocation and Motion Planning in Dynamic, Cluttered Environments via CBBA and Graphs of Convex Sets

动态杂乱环境下的任务分配与运动规划：基于CBBA与凸集图

Matthew D. Osburn, Cameron K. Peterson, John L. Salmon

专题命中 规划控制 ：动态环境中的轨迹规划

AI总结 针对动态杂乱环境中的多智能体任务规划，提出结合凸集图（GCS）进行轨迹优化与共识捆绑算法（CBBA）进行分布式任务分配的方法，实现安全高效的轨迹规划和任务协调。

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