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LLM 辅助光：利用大型语言模型能力进行复杂城市环境下人类仿真交通信号控制
本研究介绍了一种创新方法，将大型语言模型（LLMs）与交通信号控制系统相结合，提供先进的推理和决策能力，以应对都市交通流量的复杂性和变动性。通过在感知和决策工具套件中引入 LLMs，并将其放置在决策过程的核心位置，以结合外部交通数据和现有的
PDF4 months ago
OmniDrones：无人机控制中高效灵活的强化学习平台
该研究介绍了 OmniDrones，这是一个基于 Nvidia's Omniverse Isaac Sim 的用于无人机控制中强化学习的高效灵活平台。它采用自底向上的设计方法，让用户可以轻松设计和实验各种应用场景，并提供了一系列基准任务，从
PDF9 months ago
FusionPlanner: 一种多传感器融合的矿用卡车多任务运动规划器
近年来，智能车辆的运动规划取得了重要的成就。然而，作为一个典型的非结构化环境，露天矿业由于其复杂的操作条件和不良的环境因素而受到了有限的关注。本研究提出了一种全面的无人运输在露天矿井的范例，包括一个模拟平台、一个测试基准和一个可信和稳健的运
PDFa year ago
一个面向按需乘车服务运营的多功能仿真平台
本论文提出了一个新的多功能、开源的共享出行仿真平台，用于模拟各种代理在真实交通网络上的行为和移动，为用户提供训练和测试各种优化算法的几个可访问门户，特别是强化学习算法，包括按需匹配、闲置车辆重定位和动态定价等各种任务。该平台能够有效地测试理
PDFa year ago
Habitat 2.0: 训练家居助手重新排列他们的生活空间
介绍 Habitat 2.0 (H2.0) 为一种用于在交互式 3D 环境和复杂的物理启用技术中训练虚拟机器人的仿真平台。在数据、仿真和基准任务的所有层面上都做出了全面的贡献。使用 HAB 测试移动操作能力。比较 deep RL 和 SPA
PDF3 years ago
基于联邦学习的分布式动态地图融合技术在智能网络化车辆中的应用
本篇论文提出了一种基于联邦学习的动态地图融合框架，可在 FoVs 内有效预测目标数量和融合多个本地地图，实现高质量的地图制作，并在 CARLA 模拟平台上得到广泛的实验验证。
PDF3 years ago
自主驾驶的层次行为和运动规划学习
通过引入分层行为和运动规划（HBMP），我们在学习驾驶解决方案中显式地建模行为，解决了不同场景的 RL 训练效率低下的问题，并在 SUMO 的快速事件仿真器中进行训练，最终在 CARLA 动力学仿真器中进行训练并转移到现实世界，证明了该方法
PDF4 years ago
为了娱乐和利益模拟网络攻击
介绍了一个新的模拟平台 Insight，用于设计和模拟针对大规模任意目标场景的网络攻击，包括模拟漏洞和利用，可应用于渗透测试、漏洞评估和风险评估等安全研究领域。
PDF14 years ago