自动驾驶

Safety Reinforced Model Predictive Control (SRMPC): Improving MPC with Reinforcement Learning for Motion Planning in Autonomous Driving

安全增强型模型预测控制（SRMPC）：利用强化学习改进自动驾驶中的运动规划MPC

Johannes Fischer, Marlon Steiner, Ömer Sahin Tas, Christoph Stiller

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

AI总结 本研究提出安全增强型MPC，利用强化学习改进自动驾驶中的运动规划，通过约束强化学习确保安全性和性能

Journal ref 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Bilbao, Spain, 2023, pp. 2811-2818

Multimodal Control of Manipulators: Coupling Kinematics and Vision for Self-Driving Laboratory Operations

多模态操作臂控制：结合运动学与视觉的自我驱动实验室操作

Shifa Sulaiman, Amarnath H, Simon Bogh, Naresh Marturi

机构 * 1 Department of Electronics Systems, Aalborg University, Denmark ； 3 Extreme Robotics Laboratory, School of Metallurgy \& Materials, University of Birmingham, Birmingham, United Kingdom 纠错

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

AI总结 本文提出三种基于雅可比方法的运动规划方案，结合RRT*算法和螺旋理论，用于优化冗余机械臂与耦合手指夹具的轨迹规划与逆解计算，以提升实验室自动化操作的效率与精度。

Interfacial Control of Orbital Occupancy and Spin State in LaCoO$_3$

界面调控LaCoO₃中轨道占据与自旋状态

Ellen M. Kiens, Nicolas Gauquelin, Arno Annys, Emma van der Minne, Iris C. G. van den Bosch, Matthijs A. van Spronsen, Zezhong Zhang, Annick de Backer, Sandra van Aert, Jo Verbeeck, Gertjan Koster, Bastian Mei, Frank M. F. de Groot, Christoph Baeumer

专题命中 规划控制 ：occupancy(title,abstract)

AI总结 通过界面工程调控LaCoO₃中Co轨道占据和自旋状态，揭示界面环境对自旋和价态的调控作用。

Comments 18 pages, 13 figures

Multi-Agent Reinforcement Learning and Real-Time Decision-Making in Robotic Soccer for Virtual Environments

多智能体强化学习与虚拟环境中的实时决策在机器人足球中的应用

Aya Taourirte, Md Sohag Mia

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种统一的多智能体强化学习框架，通过分层强化学习和均值场理论，提升了机器人足球中的实时决策与协作性能。

Driving is a Game: Combining Planning and Prediction with Bayesian Iterative Best Response

驾驶是一场游戏：结合规划与预测的贝叶斯迭代最佳回应

Aron Distelzweig, Yiwei Wang, Faris Janjoš, Marcel Hallgarten, Mihai Dobre, Alexander Langmann, Joschka Boedecker, Johannes Betz

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Klaris AI 纠错

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

AI总结 BIBeR通过结合运动预测与博弈论规划，实现自动驾驶中的交互感知和双向适应，提升复杂交通场景下的规划性能。

Deep-BrownConrady: Prediction of Camera Calibration and Distortion Parameters Using Deep Learning and Synthetic Data

Deep-BrownConrady: 使用深度学习和合成数据预测相机校准和畸变参数

Faiz Muhammad Chaudhry, Jarno Ralli, Jerome Leudet, Fahad Sohrab, Farhad Pakdaman, Pierre Corbani, Moncef Gabbouj

机构 * AILiveSim Ltd.（AILiveSim有限公司） ； Faculty of Information Technology and Communication Sciences, Tampere University（信息科技与通讯科学学院，塔尔基耶大学） 纠错

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

AI总结 本文提出使用深度学习和合成数据预测相机校准和畸变参数，基于ResNet架构的模型在合成数据集上训练，以提升真实场景下的校准性能。