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  1. TOOL · CL_322046 ·

    新的OF-MPC框架增强了纯视觉自动驾驶车辆的车道保持能力

    研究人员开发了一种新的鲁棒无偏模型预测控制(OF-MPC)框架,专门用于纯视觉自动驾驶车辆。该框架旨在提高车道保持控制能力,尤其是在具有显著曲率的道路上高速转弯时,同时保持车辆稳定性。数值模拟表明,OF-MPC框架内的itube-CILQR算法比IPOPT和OSQP求解器更有效,计算时间不到5毫秒。该系统还在模拟环境中进行了测试,以量化多任务UNet视觉感知模型在新型交通场景中的感知不确定性。

  2. RESEARCH · CL_09865 ·

    研究人员开发了用于ADMM的学习策略以提高优化性能

    研究人员开发了一种方法,用于学习交替方向乘子法(ADMM)中松弛参数的在线更新。该方法旨在通过为特定问题类别调整参数来提高ADMM的性能,ADMM是一种用于结构化凸优化的技术。与标准方法相比,学习到的策略在基准二次规划的迭代次数和执行时间方面均显示出改进。