论文笔记 Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems

最新推荐文章于 2025-12-30 16:40:15 发布
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本文回顾了仿射队形控制理论及其在多Agent系统中的实现，引用了优快云博客中关于仿射编队操纵和stressmatrix构建的论文笔记，旨在提供学习资料并鼓励读者讨论。
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【论文笔记】Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems
clzsl的博客
02-14 5928
【期刊】：IEEE Trans on Automatic Control 摘要：多机编队控制任务通常由两个子任务组成。第一个任务是为了使agent形成所需的几何图案，第二是实现所需的集体动作，使得编队的质心，方向，规模和其他几何参数可以连续地改变。本文提出了一种新颖的仿射编队机动控制方法，同时实现两个子任务。所提出的方法依赖于应力矩阵(stress matrices)，其可以被视为同时具有正和负边权重的广义图拉普拉斯矩阵。提出的控制律可以跟踪任何目标编队，这是一个标称队形的时变的仿射变换。质心，方向，在不
【文献笔记】2022/07/13 Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems
m0_62106729的博客
07-14 1093
Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems 笔记
【论文笔记】仿射队形控制原理与stress matrix的构建
东南坼的博客
09-26 5412
文章目录写在前面预备基础线性相关和仿射相关Stress MatrixDistance RigidityAffine Formation Control的实现Affine Image和Stress Matrix的关系什么条件下Stress Matrix可行如何构建Stress Matrix奇异值分解的原理和应用特征值和特征向量奇异值分解常见应用 写在前面 原论文标题：Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems. 本文为近期阅读的论文(Zhao
【论文笔记】Affine formation maneuver control of high-order multi-agent systems over directed networks
clzsl的博客
02-17 2213
【作者】:赵世钰 【刊物】：Automatica 摘要：为了驱动一组智能体以期望的集合形式连续机动，本文研究了任意维有向网络化高阶多智能体系统的分布式编队机动控制问题。与传统方法中目标队形是时不变的不同，我们提出了一种基于仿射变换性质的仿射队形方法，其中目标队形可以是时变的，并且可以从给定的标称队形进行仿射变换。本文给出并证明了实现有向图仿射可定性的一个充要条件，它只需要引导者有一个泛型配置，并且followers对leaders子集是可访问的。为了实现整个编队的机动，假设领导者决定整个编队的机动动作，
A_Distributed_Model_Predictive_Control_Framework_f.pdf
06-09
这是一篇论文，关于mpc的编队控制
论文记录：Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems
W1H1J1的博客
06-01 2004
多智能体编队控制仿真记录 实现功能：平移/旋转/尺寸缩放/shear，见截图 注意：本仿真图只是起到了演示效果，中间过程速度产生突变，实际中是不允许的。需要进行速度规划，这一点论文中仿真图更为贴合实际。 参考论文：Zhao, S. (2018). Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 63(12), 4140–4155. 突然发现有个博主写得很好,参考：
[TAC 顶刊复现 ] (多智能体系统仿射编队机动控制)Affine Formation Maneuver Controlof Multiagent Systems
weixin_43789589的博客
07-27 980
多智能体 仿射编队 编队避障控制
【论文代码研究】Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems
clzsl的博客
02-15 1243
1.仿真结构 2.仿真结果
用MATLAB仿真仿射队形变换(affine formation maneuver)
东南坼的博客
11-25 7926
文章目录写在前面如何仿真静态编队控制构建stress matrixMATLAB求解LMI问题静态编队控制源代码如何仿真时变轨迹和队形变换轨迹生成时变leader控制律时变轨迹和队形变换源代码 写在前面 原论文标题：Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems. 之前的文章讲了赵世钰的仿射编队控制原理1，进行了相关理论分析，发出来之后有不少同学私信问我如何复现他的论文。于是我现在再写这篇文章填个坑，把如何用MATLAB复现的思路讲一下，给之前的
【论文笔记】有向图下的分层仿射队形控制
东南坼的博客
10-09 1854
文章目录写在前面预备基础分层拉普拉斯矩阵有向图下的仿射队形有向图下的仿射可操控条件leader和follower分层控制律 写在前面 原论文标题：Layered Affine Formation Control of Networked Uncertain Systems: A Fully Distributed Approach Over Directed Graphs 本文为近期阅读的论文(Dong 2020)1的笔记。该论文研究欧拉-拉格朗日系统(以下称EL系统)有向图拓扑下的分布式仿射编队控制。论文
蛋白质功能预测模型DAMPE论文阅读报告
crosnken的博客
12-25 730
中山大学研究团队提出新型多模态蛋白质表征学习框架DAMPE，通过序列、结构和PPI数据预测GO标签。模型创新点包括：1)采用双曲几何的庞加莱嵌入表示GO标签层级关系；2)利用最优传输理论对齐序列与结构特征；3)引入异构图去噪任务防止数据泄露。实验在CAFA数据集（59k+蛋白质）上验证，相比DPFunc等基线模型表现更优。论文包含30页详细理论推导，涉及最优传输、图神经网络等数学方法。代码已开源，论文预印本发布于arXiv(2510.23273)。
论文笔记（一百一十六）ViTa-Zero: Zero-shot Visuotactile Object 6D Pose Estimation
xzs1210652636的博客
12-29 749
本文提出ViTa-Zero，一种零样本的视触觉物体6D位姿估计框架，通过融合视觉与触觉信息提升机器人操控任务中的位姿估计精度。该框架以视觉模型为骨干，利用触觉与本体感知数据构建物理约束进行测试时优化，克服纯视觉方法在遮挡和动态场景下的局限性。实验表明，ViTa-Zero显著优于基础视觉模型，在ADD-S AUC指标上平均提升55%，位置误差降低80%，适用于多种操作场景如抓取和物体交接。该方法的创新性在于无需触觉数据训练，具有更强的泛化能力和实用性。
[论文阅读] (47)LAMD: 基于大模型上下文驱动的Android恶意软件检测与分类
最新发布
杨秀璋的专栏
12-30 347
前一篇博客介绍了智能体与入侵检测结合的工作IDS-Agent，其是大语言模型（LLM）驱动的人工智能入侵检测Agent系统，特点是能够解释检测结果、进行自定义设置并适应零日攻击。本文将介绍LAMD，一种LLM上下文驱动的Android恶意软件检测框架，LAMD结合关键上下文提取来隔离安全关键代码区域并构建程序结构，然后应用分层代码推理从低级指令到高级语义逐步分析应用程序行为。注意，由于我们团队还在不断成长和学习中，写得不好的地方还请海涵，希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬真值得我们学习。fighting！
论文阅读（十二月第四周）
m0_62847106的博客
12-28 769
监测海洋的四维状态对于海洋生态系统的保护至关重要。人工智能算法代表了合并卫星和现场测量的有前途的工具，可以改善海洋内部动态的重建。在这里，我们描述了4DMED-bionet。这是一个基于人工智能的模型，由欧洲航天局4DMED-Sea项目开发，旨在从地表观测推断地下属性。该模型结合卷积神经网络和长短期记忆层，重建了地中海温度、盐度、密度和叶绿素-a的4D场。该算法包括一个物理信息损失函数，该函数对密度预测施加了约束，在不降低其他输出的情况下提高了其准确性。4DMED-bionet优于不同的深度学习模型。
【论文阅读】Vision Language Models are In-Context Value Learners
eepii的博客
12-29 748
GVL 并不是在“训练”一个模型，而是在“引导”一个已经具备强大世界知识的模型（如 Gemini-1.5-Pro）。它通过打乱帧序这一巧妙手段，迫使模型放弃简单的时序推断，转而深入理解画面中的语义进度，而示例则是为这种深层理解提供了必要的“上下文参考”。
AV-HuBERT论文阅读
qq_62794275的博客
12-25 926
该方法是一个迭代式的自监督学习框架。为了防止模型过度依赖音频（音频包含更丰富的语音信息），训练时以一定概率丢弃某一模态的全部输入（通常是把音频置零，迫使模型仅靠视频预测目标），这缩小了预训练（多模态）和下游微调（仅视频）之间的差异。现有的唇读（Visual Speech Recognition）模型严重依赖大量的文本标注数据才能达到可接受的精度（例如之前的SOTA模型使用了3.1万小时的转录视频）。使用上一轮训练好的 AV-HuBERT 模型提取的中间层特征进行聚类，生成更高质量的多模态目标 16。
【论文阅读】Spatial-Temporal Graph Learning with Adversarial Contrastive Adaptation
dundunmm的博客
12-26 1147
摘要：本文提出GraphST模型，一种基于对抗式对比学习的时空图表示学习方法，用于解决现有模型对区域图质量敏感的问题。GraphST通过多视角区域图构建、自适应图增强和对抗式对比学习，实现了鲁棒的时空表示学习。模型采用变分图自编码器进行自监督学习，引入跨视角对比机制建模区域关系异质性，并通过困难样本识别增强模型判别力。在多个时空预测任务上的实验验证了其优越性能。该方法为噪声环境下的时空数据分析提供了有效解决方案。
【论文阅读28】-ChatCNC：通过大型语言模型和实时数据检索增强生成进行对话式机器监控
Ma040713的博客
12-29 645
摘要： 本研究提出ChatCNC框架，通过集成大语言模型（LLM）与实时数据检索增强生成（RAG）技术，实现操作员与CNC机床的自然语言交互。系统采用多智能体协作（问题识别、数据检索、响应生成），将用户查询动态转化为SQL语句，从MySQL数据库获取实时传感器数据（如主轴负载、转速），并生成专业回复。实验表明，GPT-4在复杂任务中准确率达93.3%，响应时间仅20秒，显著提升非技术工人的数据利用率。该研究为工业5.0提供了人机协同新范式，未来可扩展多模态与闭环验证功能。
【论文阅读27】-LMPHM：基于因果网络和大语言模型-增强知识图网络的故障推理诊断
Ma040713的博客
12-26 642
本文提出LMPHM框架，通过整合因果网络(CN)、大语言模型(LLM)和知识图谱网络(KGN)来解决机械故障诊断中的关键问题。该方法利用改进PC算法构建因果网络，结合LLM增强知识图谱语义表示，并采用注意力机制进行特征融合。实验证明，在CWRU轴承数据集上，该模型的根因定位准确率达81.12%，显著优于传统方法。研究创新性地将数据驱动与知识引导相结合，既提高了诊断精度，又增强了结果的可解释性，为工业设备智能维护提供了新思路。
基于历史速度指令的增强型仿射编队控制方法研究
这些资源不仅增强了论文的可重复性，也为后续研究者提供了良好的研究基础。 综上所述，该研究在多车系统仿射编队控制领域提出了一个创新性的增强策略，通过引入历史速度指令，有效提升了系统的综合性能，并建立了...
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