Oct, 2023

无人机安全多智能体运动规划中的不确定性下滤波强化学习

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TL;DR我们提出一种可行的、基于强化学习和约束控制轨迹规划的无人机多智能体安全运动规划器，可以处理不确定的、杂乱的工作空间，并确保安全性、避免碰撞。该方法能够实时实施，相对于仅基于学习的方法，训练过程更简单，数值模拟和实验证明了该方法的有效性。
发现论文，激发创造
  • 多智能体强化学习下的动态避障无人机路径规划

    我们提出了一种基于多智能体强化学习的新颖集中训练与分散执行方法，用于在线解决动态避障问题。改进方法采用模型预测控制的思想提高智能体的训练效率和样本利用率，并通过模拟、室内和室外环境的实验结果验证了方法的有效性。

    Oct, 2023

  • 带障碍物不确定性的可证明安全机器人导航

    研究如何保证机器人在不完美的环境观测下的行动安全性并设计了一种安全性检查的算法实现

    May, 2017

  • 自适应风险倾向：基于分布式强化学习的纳米无人机在杂乱环境下的导航

    研究如何使安全关键的机器人（如无人机）应用强化学习来评估风险并做出风险感知决策；通过提出分布式强化学习框架实现自适应风险倾向策略，在模拟环境和真实场景下发现最有效的风险倾向是各不相同的，并且自适应风险倾向的代理表现较好。

    Mar, 2022

  • 通过深度强化学习实现平滑轨迹避碰

    本论文针对 DRL 导航解决方案中的两个核心问题提出了多种新的代理状态和奖励函数设计，即平滑性训练轨迹和模型泛化能力，利用边缘奖励和平滑度约束来确保无人机平稳飞行，同时大大降低碰撞风险，并演示整个设计和各组件的有效性。

    Oct, 2022

  • 基于深度强化学习的避障轨迹规划与鲁棒低层控制方法在机器人操纵器中的应用

    在机器人学中，我们提出了一种集成无障碍深度强化学习轨迹规划器和新颖的自适应低级和关节级控制策略的方法，通过与环境的交互来激活学习阶段，解决了学习基于模型的复杂性和稳定性和安全性之间的挑战。

    Feb, 2024

  • 强化学习在具有轨迹优化的安全嵌入式马尔可夫决策过程中的应用

    这项研究将强化学习与轨迹优化相结合，以管理最大化奖励与遵守安全约束之间的权衡，并在安全性出发推理阶段取得显著高奖励和几乎零安全违规的性能，通过在真实机器人任务中将盒子推动穿越障碍物来展示了该方法的实际应用性。

    Oct, 2023

  • 碰撞避免的不确定性感知强化学习

    本研究提出了一种基于不确定性的模型学习算法，以实现移动机器人学习导航和避免碰撞的目标，该算法可以估计碰撞概率并通过不确定度来控制行进速度，并利用神经网络从传感器中处理原始数据，实验结果表明，该方法能在模拟和真实的四旋翼和遥控汽车中有效地减少训练期间的危险碰撞。

    Feb, 2017

  • 约束流形上的安全强化学习：理论与应用

    将基于学习的技术，特别是强化学习，整合到机器人技术中来解决非结构化环境中的复杂问题很具有前景。本文展示了我们如何以原则性的方式将复杂的安全约束强加于基于学习的机器人系统中，从理论和实践的角度进行了展示。

    Apr, 2024

  • 深度强化学习中动态决策机构的运动规划

    本文介绍了一种基于深度强化学习和 LSTM 的算法，可以在不使用特定行为规则的情况下，学习各种类型的动态代理之间的避碰。通过仿真和在全自主机器人车辆上的实验，证明了该算法随着代理数量的增加能够更好地执行避碰，并且不需要使用 3D 激光雷达。

    May, 2018

  • 自主导航中深度强化学习的安全约束评估

    此研究比较了两种可学习导航策略（安全和不安全），表明安全策略能够在训练过程中生成具有更大间隙（与障碍物之间的距离）的轨迹，减少碰撞，且不影响整体性能。

    Jul, 2023