Chapter-3 低速非结构化场景中的多车协同决策与规划方法

原创 已于 2024-04-25 15:15:27 修改 · 1.6k 阅读 · 5 ·
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#自动驾驶 #人工智能

于 2021-11-15 10:48:08 首次发布
本文探讨了低速非结构化场景下多车协同决策规划的挑战，涉及大规模协同轨迹决策的复杂性、维数灾难及解决策略，包括筛选优化方案和序贯决策。作者提出自适应渐进约束初始化方法来应对NLP问题的复杂性。

本章介绍了低速非结构化场景中的多车协同决策规划，作者在此章节中介绍了多车协同决策规划的难点，并给出了一种解决方案。

1. 协同轨迹决策与序贯轨迹决策

多车协同轨迹决策问题规模会随着车队规模的增大而迅速增大，给完备、最优解法的设计造成难以避免的苦难。在多车协同轨迹规划问题中，轨迹决策还额外决定着各智能网联汽车相互之间的绕行方式。与单一车辆的轨迹决策相比，多车协同轨迹决策不等价于各车辆轨迹决策的简单叠加。假设场景中存在非协作障碍物NobsN_{obs}Nobs​个，在对单车进行轨迹决策时有2Nobs2^{N_{obs}}2Nobs​

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27、多车辆协同控制与路径规划：MILP与LP方法解析
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本文探讨了多车辆协同控制与路径规划中的关键问题，重点解析了混合整数线性规划（MILP）与线性规划（LP）方法的应用。博文详细分析了防御演练问题的建模与求解过程，讨论了MILP方法的优势与局限性，并提出了改进方向。同时，介绍了基于LP的路径规划方法及其在多车辆资源分配中的潜力。此外，文章还总结了多车辆协同控制在军事和民用领域的应用，并展望了未来发展趋势，包括人工智能融合、分布式协同控制及其他技术的集成。
多车自动驾驶编队与协同控制引领智能物流革命
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随着科技的不断进步，智能物流正以前所未有的速度和效率改变着我们的生活和工作方式。在这个领域的最前沿，北京渡众机器人科技有限公司的正在为物流行业带来革命性的变革。北京渡众机器人科技有限公司的多车自动驾驶编队技术通过，使得一组车辆能够在没有人工干预的情况下实现协同运行。这种技术不仅提，为企业带来了显著的经济和环境效益。
什么是「多模态协同决策」？它与多传感器融合的关系是什么？知识蒸馏+多模态融合：解锁车联网协同决策新范式
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Chapter-5 结构化道路上的多车协同决策与规划方法
mpt0816的博客
11-19 1922
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实际环境中多无人车协同路径规划模型研究
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03-03 4764
源自：系统仿真学报 作者：张国辉 王璇 张雅楠 高昂地面无人车的集群作战运用是当前人工智能与作战指挥交叉领域的热点研究问题。针对实际环境中多无人车无法满足动态威胁条件下的协同路径规划问题，采用全局路径规划算法A-star与局部路径规划算法RL相结合的思路，从感知到行为决策全交互协同的角度开展多无人车协同路径规划模型研究，设计协同作战态势威胁算法、状态与动作空间、奖励函数、势力范围函数；设计协同作战编队构型策略生成及打击路径动态优化子模型，完成基于自主学习的多无人车协同路径规划控制模型构建与求解。
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来日可期的博客
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