机器人 / 具身智能

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 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、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

Prediction-aware and Reinforcement Learning based Altruistic Cooperative Driving

具有预测意识和强化学习的利他性协作驾驶

Rodolfo Valiente, Mahdi Razzaghpour, Behrad Toghi, Ghayoor Shah, Yaser P. Fallah

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出一种基于预测意识和强化学习的自动驾驶方法，通过混合预测网络和社交优化框架提升安全性和鲁棒性。