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Double integrator
Double integrator
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新的GAMBIT框架学习协调多机器人轨迹
研究人员开发了GAMBIT，一个用于学习协调运动原语以执行多机器人轨迹的新框架。该方法使用模仿学习来初步捕捉协调行为，然后通过强化学习来优化策略。与现有的集中式和分布式规划方法相比，GAMBIT表现出卓越的性能，在连续域中成功协调了千余台机器人，规划延迟低于几百毫秒。
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新的可变时域方法增强了多无人机碰撞避免能力
研究人员开发了一种新颖的冲突预测可变时域方法，用于多无人机分布式模型预测控制。该方法允许每架无人机根据其外推的飞行轨迹和邻近无人机的预测冲突时间动态调整其预测时域。与固定时域方法相比，该系统旨在降低计算成本并提高碰撞避免效率，同时保持递归可行性和渐近稳定性保证。
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新的PAC-Bayesian方法为二次系统提供控制认证
研究人员开发了一种使用PAC-Bayesian界限来认证二次闭环控制系统的新方法。该方法通过采用系统级综合参数化来解决无界和非Lipschitz损失函数带来的挑战。该方法为控制响应上的后验分布提供了PAC-Bayes-Chernoff证书，并包含一个数据驱动的界限，该界限可以最小化以创建用于控制选择的学习算法。