本篇研究提出一种基于非合作非零和博弈的方法，将赛车决策的制定作为一种博弈模型，其中包括考虑碰撞规避和考虑非静态赛道约束等方面。这三个游戏分别考虑了不同的碰撞约束和回报机制，并证明了所提出的策略在模拟实现中可以成功地生成多种有趣的赛车行为形式。

Dec, 2017

本文提出了一个新颖的自主、基于视觉的无人机竞速系统，结合学习的数据抽象、非线性滤波和最优时间轨迹规划，该系统已成功在 2019 年 AlphaPilot 挑战赛中部署。与传统的无人机竞赛系统不同，该方法利用任何可见的门并利用多个同时检测到的门来补偿状态估计中的漂移和构建门的全局地图。全局的地图和补偿漂移的状态估计使得无人机在比赛中可以在门不直接可见时导航，并且可以基于近似的无人机动力学实时规划近似最佳路径通过比赛赛道。所提出的系统已经成功地指导无人机穿越狭窄的比赛赛道，达到了每秒 8 米的速度，并在 2019 年 AlphaPilot 挑战赛中排名第二。

May, 2020

本文研究了基于现实生活中无人机赛事的长期规划场景，对使用 PPO 算法训练的强化学习智能体在无人机比赛中与使用传统路径规划算法的模拟无人机进行了实验，使用对手无人机的 GPS 信息作为专家指导进行训练，成功解决了复杂状态空间问题，其代码可以在我们的 GitHub 存储库中找到。

Jul, 2020

本文提出了一种用于自动驾驶的新型博弈理论轨迹规划算法，通过将动态游戏分解为漫长的 “战略” 游戏和短期的 “战术” 游戏，在保证实时性的同时，能够量化自动车辆和人类司机影响彼此的能力和激励，实现更加丰富、安全和有效的自主驾驶行为，并且不依赖于完美理性预测，而是适用于非确定性人类决策的模型。

Oct, 2018

本文通过提出基于游戏理论规划者的智能车辆监管方案，并结合后悔最小化技术，用以优化智能车辆的胜率，实现多智能体环境下的自主行驶。

Sep, 2022

本研究探讨了面对多个对手的策略交互游戏，使用对手建模和观察对手策略等技术，超越纯理性策略的表现。

Dec, 2022

我们将最先进的规划和控制系统与卷积神经网络相结合，实现了自主机器人在动态环境中的高速飞行和对感知目标的实时认识，无需进行任何调整，同时通过领域随机化生成大量的模拟数据，使我们的系统对光照和目标出现变化具有鲁棒性，实现了在敏捷无人机飞行任务中的零次模拟到实际的成功展示。

May, 2019

通过学习深度的感知动作策略，使用对比学习从输入图像中提取固定特征表示，通过两阶段的作弊式学习框架训练神经网络策略，将视觉驱动的自主无人机竞赛问题转化为了提取原始图像的特征表示进行控制命令推断，无需全局一致的状态估计、轨迹规划和手工控制设计。该方法不仅可使控制策略更具有鲁棒性，而且可以实现与状态法相同的赛车性能，为开发纯靠图像输入控制无人机的智能视觉自主系统铺平了道路。

Oct, 2022

本研究提出了一种基于全局轨迹布局及卷积网络预测与卡尔曼滤波融合的方法，重点解决自主微型飞行器的难以精确的导航、环境不确定以及姿态估计误差等问题，成功应用于 IROS2018 无人机比赛中并取得优异成绩。

Oct, 2018

本文提出了一种视觉惯性算法，该算法比如视觉惯性测距和同时定位和映射等导航方法更加高效，可以用于计算机无人机竞速，该算法通过将比赛门检测与模型动态预测融合来估计无人机的位置。实际测试中，飞行测试在一架 72g 的迷你无人机上完成，得到了最高速度为 2.6m/s，从而使其成为世界上最小的自主竞速无人机之一。

May, 2019