自动驾驶

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

C2 continuous time dependent feedrate scheduling with configurable kinematic constraints

C2连续时间依赖进给率调度与可配置运动学约束

Carlotta Giannelli, Duccio Mugnaini, Alessandra Sestini

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

AI总结 本文提出了一种用于平面路径离线定义时间依赖C2分段五次进给率的可配置轨迹规划策略，通过保守的公式保证弦容忍度和速度、加速度及加加速度的笛卡尔分量限制。

Comments 26 pages, 12 figures

On the Interaction between Personal Comfort Systems and Centralized HVAC Systems in Office Buildings

办公室建筑中个人舒适系统与集中式中央空调系统相互作用的研究

Rachel Kalaimani, Milan Jain, Srinivasan Keshav, Catherine Rosenberg

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究了如何通过调整集中式中央空调系统操作以更好地利用个人舒适系统，采用模型预测控制策略，实现节能与舒适度的平衡。

Model Predictive Control Based Trajectory Generation for Autonomous Vehicles - An Architectural Approach

基于模型预测控制的轨迹生成用于自动驾驶车辆——一种架构方法

Marcus Nolte, Marcel Rose, Torben Stolte, Markus Maurer

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

AI总结 本文从架构角度探讨路径和轨迹规划，展示模型预测框架如何为生成安全轨迹提供通用方法，尤其在系统故障情况下。

Comments Presented at IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2017, Los Angeles, CA, USA

Model Predictive Control of Autonomous Mobility-on-Demand Systems

自主按需出行系统的模型预测控制

Rick Zhang, Federico Rossi, Marco Pavone

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)

AI总结 本文提出一种模型预测控制方法，用于优化自主按需出行系统中的车辆调度与路径规划，通过离散时间模型整合现实约束并证明算法稳定性，实验证明其在中等规模系统中能实时运行并优于传统控制策略。

Comments Extended version of ICRA16 paper, with full proofs of the theorems

Distributed control of vehicle strings under finite-time and safety specifications

车辆字符串的分布式控制：在有限时间和安全规范下

Pavankumar Tallapragada, Jorge Cortes

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究了具有安全要求和有限时间规范的车辆串最优控制问题，提出了一种可证明正确的分布式控制算法，确保车辆在速度限制、加速度饱和和安全要求下满足有限时间规范，即使在通信故障时也能避免碰撞。

Provably Safe and Robust Drone Routing via Sequential Path Planning: A Case Study in San Francisco and the Bay Area

通过顺序路径规划实现可证明安全和稳健的无人机路由：以旧金山和湾区为例

Mo Chen, Somil Bansal, Ken Tanabe, Claire J. Tomlin

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

AI总结 本文通过顺序路径规划方法在大规模多无人机系统中实现安全高效的路径规划，展示了其在城市和多城市环境中的应用效果。

Comments Submitted to AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1611.08364

A Systematic Approach for Exploring Tradeoffs in Predictive HVAC Control Systems for Buildings

一种用于探索预测性建筑 HVAC 控制系统权衡的系统方法

Joshua Gluck, Christian Koehler, Jennifer Mankoff, Anind Dey, Yuvraj Agarwal

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出了一种模拟框架，用于探索预测性、反应性和静态 HVAC 控制策略之间的权衡，通过评估不同预测和控制性能水平下的能耗和舒适度。

A BCMP Network Approach to Modeling and Controlling Autonomous Mobility-on-Demand Systems

基于BCMP网络的自主出行按需系统建模与控制方法

Ramon Iglesias, Federico Rossi, Rick Zhang, Marco Pavone

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)

AI总结 本文提出基于BCMP网络的建模方法，用于分析和控制自主出行按需系统，结合路网容量和车辆可用性，提供性能指标的高阶矩分析。

Comments 18 pages, 3 figures. In preparation for conference submission. In version 2, clarity is improved and some typos are removed with no changes to the technical content of the paper

Taxi Dispatch with Real-Time Sensing Data in Metropolitan Areas: A Receding Horizon Control Approach

在城市区域中利用实时感知数据进行出租车调度：一种滚动时间 horizon 控制方法

Fei Miao, Shuo Han, Shan Lin, John A. Stankovic, Hua Huang, Desheng Zhang, Sirajum Munir, Tian He, George J. Pappas

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种滚动时间 horizon 控制框架，用于出租车调度，结合高时空相关的需求/供应模型和实时GPS位置与占用信息，通过减少空驶距离提升服务质量。

Comments Accepted. Key words--Intelligent Transportation System, Real-Time Taxi Dispatch, Receding Horizon Control, Mobility Pattern

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (TASE), 2016

Scheduling of Event-Triggered Networked Control Systems using Timed Game Automata

基于时序游戏自动机的事件触发网络化控制系统调度

Dieky Adzkiya, Manuel Mazo

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出利用时序游戏自动机网络解决网络化控制系统调度问题，通过事件触发机制和强制更新策略避免通信冲突并保证系统稳定性。

Comments 26 pages, 8 figures

Building Airflow Monitoring and Control using Wireless Sensor Networks for Smart Grid Application

基于无线传感器网络的智能电网应用中的空气流动监测与控制

Nacer Khalil, Driss Benhaddou, Abdelhak Bensaoula, Michael Burriello, Raymond E Cline

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究通过无线传感器网络实现建筑和中央植物的能源节约与效率提升，提出空气流动监测与控制策略，并通过软件模拟验证其有效性。

Comments SAAEI 2014

Building Model Identification during Regular Operation - Empirical Results and Challenges

在常规运行中构建模型识别 - 实证结果与挑战

Qie Hu, Frauke Oldewurtel, Maximilian Balandat, Evangelos Vrettos, Datong Zhou, Claire J. Tomlin

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究了在常规运行中通过实证结果识别多用途商业建筑的物理模型，探讨了内部热增益不确定性对长期预测的影响，并展示了通过在线学习提升预测精度的方法。

Comments The 2016 American Control Conference, July 6-8, Boston, USA

Diagnosis and Repair for Synthesis from Signal Temporal Logic Specifications

基于信号时间逻辑规范的诊断与修复

Shromona Ghosh, Dorsa Sadigh, Pierluigi Nuzzo, Vasumathi Raman, Alexandre Donze, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, S. Shankar Sastry, Sanjit A. Seshia

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

AI总结 本文研究了混合系统在信号时间逻辑规范下的诊断与修复问题，提出基于模型预测控制框架的控制器综合方法，通过混合整数线性规划解决不可行性问题，并提供修复建议。

An Optimal Control Approach for the Data Harvesting Problem

数据采集问题的最优控制方法

Yasaman Khazaeni, Christos G. Cassandras

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

AI总结 本文提出了一种基于最优控制的方法，用于在二维任务空间中规划轨迹，以最小化预期延迟。通过参数化智能体轨迹并利用微扰分析优化，解决了数据采集和传输问题，展示了方法的鲁棒性和可扩展性。

Numerical schemes for the optimal input flow of a supply-chain

供应链最优输入流的数值方案

Ciro D'Apice, Rosanna Manzo, Benedetto Piccoli

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 提出一种创新数值技术，通过广义切向量调整供应链输入流以实现期望输出流，并基于迎风-欧拉最速下降算法给出收敛性和误差估计。

Quantitative Methods for Comparing Different HVAC Control Schemes

比较不同HVAC控制方案的定量方法

Anil Aswani, Neal Master, Jay Taneja, Andrew Krioukov, David Culler, Claire Tomlin

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 针对天气和占用条件变化导致难以公平比较不同HVAC控制器的问题，提出基于统计显著性的能耗和舒适度定量指标，并通过实验案例比较了两种替代控制器与默认控制器。

Scalable Approach to Uncertainty Quantification and Robust Design of Interconnected Dynamical Systems

互连动力系统不确定性量化与鲁棒设计的可扩展方法

Andrzej Banaszuk, Vladimir A. Fonoberov, Thomas A. Frewen, Marin Kobilarov, George Mathew, Igor Mezic, Alessandro Pinto, Tuhin Sahai, Harshad Sane, Alberto Speranzon, Amit Surana

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

AI总结 针对互连动力系统中的动态不确定性，提出一种可扩展的建模、分析与设计方法，通过案例研究（如目标跟踪、轨迹规划、建筑能耗和电力网络稳定性）验证其高效量化与鲁棒设计能力。

AI-Based KPI Prediction Methods in Future 6G Networks: A Survey

基于AI的未来6G网络KPI预测方法：综述

Niloofar Mehrnia, Gourav Prateek Sharma, Samie Mostafavi, Andreas Johnsson, Sinem Coleri, Carlo Fischione, James Gross

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

AI总结 本文系统综述了面向未来6G网络的数据驱动KPI预测方法，提出了多维分类法，分析了从经典统计模型到深度学习和强化学习的代表性方法，并讨论了部署挑战和未来研究方向。

Comments Submitted to IEEE Communications Surveys and Tutorials, 30 pages

Observation, Not Prediction: Conversation-Level Disaggregated Scheduling for Agentic Serving

观察而非预测：面向智能体服务的对话级解耦调度

Jianru Ding, Ryien Hosseini, Pouya Mahdi Gholami, Mingyuan Xiang, Henry Hoffmann

机构 * Anonymous Authors（匿名作者） 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 提出将调度单元从单轮提升至整个对话，利用对话中首轮计算密集与后续内存密集的两阶段可观察特性，实现无需预测的解耦调度，显著降低延迟并提升能效。

Mean-Field Diffuser: Scaling Offline MARL to Thousands of Agents

均场扩散器：将离线多智能体强化学习扩展到数千个智能体

Wenhao Li, Xiangfeng Wang, Bo Jin

机构 * Tongji University（同济大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 提出MF-Diffuser框架，通过将轨迹规划提升到轨迹分布的Wasserstein空间，并利用混沌传播和分层粗到细策略，将离线多智能体强化学习扩展到数千个智能体，理论证明均场近似误差为$O(H^2/\sqrt{N})$且离线分布偏移不随群体规模增长，实验在三个均场RL基准上取得最佳回报。

Comments 62 pages, 15 figures, 16 tables

Contract-based hierarchical control using predictive feasibility value functions

基于契约的层次控制：利用预测可行性价值函数

Felix Berkel, Kim Peter Wabersich, Hongxi Xiang, Elias Milios

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

AI总结 针对层次控制中模型不一致和独立控制器设计问题，提出一种基于契约的层次控制策略，通过软约束MPC的松弛变量构建契约，并利用显式函数近似（如神经网络）表示最优松弛成本，实现安全高效的层次控制。

BuilDyn: Excitation-Driven Data Generation for Building Thermal Dynamics Modeling and Control

BuilDyn: 面向建筑热动力学建模与控制的激励驱动数据生成

Felix Koch, Thomas Krug, Fabian Raisch, Benjamin Schäfer, Benjamin Tischler

机构 * Technical University of Applied Sciences Rosenheim（应用技术大学罗森海姆） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出BuilDyn包，通过可定制的激励策略生成控制导向的建筑数据，提升机器学习模型对未见工况的鲁棒性。

Energy-Optimal Thermal Management of Heat-Pump Battery Electric Vehicles

热泵电池电动汽车的能量最优热管理

Prashant Lokur, Nikolce Murgovski

专题命中 规划控制 ：BEV(abstract_cn)

AI总结 提出一种结合规则基监督层与连续非线性模型预测控制的混合控制框架，用于热泵电动汽车的热管理，在满足舒适性和温度约束下最小化热能耗，并在寒冷气候下实现20-28%的节能。

Comments This paper has been submitted for publication in IEEE Open Journal of Vehicular Technology (OJVT)