本文介绍了一种分层的模仿学习方法，包括一个高层次基于网格的行为规划器和一个低层次的轨迹规划器来增强神经网络的可靠性和稳定性。该方法可以被嵌入到基于规则的架构中，且在封闭回路仿真和实际驾驶测试中表现卓越，特别适用于复杂的城市自动驾驶场景。

Mar, 2023

使用神经网络表示寻径问题并将路径的成本值转化为神经元的连接权重，结合网络学习机制，在线自适应更新权重以解决具有不同要求的任务。该算法复杂度与 Bellman Ford 算法相同，可用于寻找最优路径和路径增强。

Jan, 2022

自适应在线路径规划和深度强化学习的无人机机器人在未知环境中更高效地探测目标。

Feb, 2024

本研究提出了一种基于超图的机器学习算法，一种数据结构驱动的维护方法，以及一种基于概率应用 Dijkstra 算法的规划算法，从而形成了一个目标不可知的自动化学习代理计划引擎，该引擎结合了经典机器学习和传统人工智能的有益特性。我们证明了该算法能够在问题空间内确定最优解，在数学上限制了学习性能，并提供了一种数学模型，分析了系统状态在时间上的进展，从而得出了学习曲线、目标实现率和抽象和不确定性响应的明确预测。为了验证性能，我们展示了将代理应用于三个典型的计划问题的结果，并突出了阐明的特性的实证结论。

Oct, 2021

在这项工作中，我们展示了在模拟环境中模仿最短路径规划者能够产生使得智能体可以根据语言指令熟练地导航、探索和操作对象的代理，仅使用 RGB 传感器（无深度图或 GPS 坐标）。这一令人惊讶的结果得益于我们的端到端、基于 transformer 的 SPOC 架构、强大的视觉编码器以及大规模且多样化的训练数据：在大约 200,000 个程序生成的房屋中收集了数百万帧最短路径专家轨迹，涵盖了 40,000 个独特的 3D 资源。我们的模型、数据、训练代码和新提出的十项任务基准套件 CHORES 将全部开源。

Dec, 2023

该论文综述了目前与规划、调度和学习相关的最新研究，介绍了规划算法、神经网络、图神经网络、强化学习算法、基于神经网络的路径规划的成功方法，以及带不确定性的时间规划问题。

Jul, 2022

使用非本地可用信息预测进入未知空间的长期目标导航，在部分映射环境中改善可靠性；通过图神经网络依赖于非本地信息进行预测，确保可靠性；在实验证明相比非学习基线和仅使用本地信息的学习参考规划器，成本可降低 9.3％和 14.9％。

Jul, 2023

利用数据驱动的模仿学习框架，通过模仿一个清晰的预测者，解决了机器人规划中的优化问题，从而为序列决策制定了更好的战略。在信息不完整的计划问题上进行了验证，包括真实的无人机实验，并且表现优于现有的算法。

Nov, 2017

我们提出了一种学习算法，用于本地路由策略，只需从单个图中获取的少量数据样本即可在标准无线网络模型中推广到所有随机图。

Aug, 2023

在这项工作中，我们研究了分布式多智能体路径规划问题的设置，通过集成启发式搜索和强化学习方法，提出了一种解决复杂的问题的方法。我们的方法在广泛的设置中得到了验证，并且在吞吐量和泛化能力上表现优越，同时比现有的基于规则和基于搜索的解决方法快一个数量级。

Oct, 2023