Markov Potential Game Construction and Multi-Agent Reinforcement Learning with Applications to Autonomous Driving
马尔可夫势博弈构建与多智能体强化学习及其在自动驾驶中的应用
专题命中 其他自动驾驶 :autonomous driving(title,abstract)
AI总结 本文提出马尔可夫势博弈的构建条件,并在自动驾驶中应用多智能体强化学习。
视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
马尔可夫势博弈构建与多智能体强化学习及其在自动驾驶中的应用
专题命中 其他自动驾驶 :autonomous driving(title,abstract)
AI总结 本文提出马尔可夫势博弈的构建条件,并在自动驾驶中应用多智能体强化学习。
基于视觉垂直估计的运动病建模及其在自动驾驶个人移动车辆中的应用
专题命中 其他自动驾驶 :autonomous driving(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种结合视觉垂直信息的 6 自由度 SVC-VV 模型,用于预测运动病并应用于自动驾驶个人移动车辆。
Comments https://www.researchgate.net/publication/358703507 Accepted as a Contributed Paper by IEEE IV2022
AUTOSAR AP与ROS 2协作框架
机构 * Saitama University(上野大学) ; Technology Development Functional Division(技术开发职能部门) ; Hitachi Astemo, Ltd.(日立阿美科有限公司)
专题命中 其他自动驾驶 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种使AUTOSAR AP与ROS 2通过DDS通信的协作框架,解决两者协议差异问题,提升实时系统与自动驾驶研究的集成效率。
Comments 9 pages. This version includes minor \lstlisting configuration adjustments for successful compilation. The page count is now nine pages due to the addition of author information. There are no other significant changes to the content or layout. Originally published at Euromicro Conference DSD 2024
Journal ref Proceedings of the 27th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD), Paris, France, 2024, pp. 319-326
边缘计算中为车联网服务的节能任务计算
专题命中 其他自动驾驶 :autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于多智能体强化学习的边缘计算节能任务卸载方法,通过分析汽车移动模式优化任务计算,减少能耗和用户不满,提高车联网服务性能。
Comments Published in: IEEE/IFIP NOMS 2025. The final version is available at: https://doi.org/10.1109/NOMS57970.2025.11073636
Journal ref NOMS 2025-2025 IEEE Network Operations and Management Symposium, pp. 1-9