大盘点 | 自动驾驶中的规划控制概述

通常,预测是在称为预测范围的短时间范围内执行的,其中模型预测控制器的目标是计算该预测范围内的最优解。该模型以及控制器可以在线更改以适应不同的条件。MPC最大的优点在于显式处理约束的能力,原因是其基于模型对系统未来动态的预测,通过把约束加到未来的输入、输出或状态变量,这样就把约束显式表示在一个在线...

AI Agent深度调研:设计一个QQ机器人

在记忆这个模块里,通常会提到一种信息检索方法:检索增强生成(RAG),检索过程可以参考下面这张图:简单说就是把用户query转为向量,再根据query的向量从向量数据库里检索出最相关的向量,作为补充知识结合用户最初的query一起喂给大模型。大型语言模型结合检索到的上下文信息,生成准确且相关的回答。RAG技术的核心优势在于...

一个框架整合大脑理论 1 大视野概述

意外最小化的一个计算上易于处理的解决方案是信息论量(变分自由能)的最小化,它是两个因素的函数:生成模型(即描述如何生成感觉的统计模型)和观察到的感官数据。这意味着一个活的有机体必须配备一个生成模型——或者用(Craik,1943)的术语来说,一个小规模模型——来预测世界(以及有机体在其中的位置)产生的感觉。

自动驾驶路径规划五大常用算法

路径规划首先需要建立规划模型,利用状态空间法描述规划模型是建立非线性优化模型的关键,图搜索算法可以很好地解决该问题。基本思想是:将车辆的初始位姿和目标位姿映射到一个状态空间,然后将状态空间离散化,并将其构成一个图,随后从图中搜索满足约束条件的最优轨迹。目前主流的方法主要包括Voronoi图、栅格地图与代价地图...

自动驾驶汽车如何进行路径规划?

概率图算法是在规划空间内随机选取N个节点,之后连接各节点,并去除与障碍物接触的连线,由此得到一个可行路径。显然,当采样点太少,或者分布不合理时,PRM算法是不完备的,但可以增加采样点使该算法达到完备,所以PRM是概率完备但不是最优的。PRM算法快速随机扩展树最初主要用于解决含有运动学约束的路径规划问题。由于...

重磅!2012-2023年全国大学生数学建模竞赛题目+简析及备赛建议

定位:热传导方程(偏微分方程)、单目标规划、双目标规划B题:智能GRV的动态调度策略定位:0-1规划(约束条件较多,状态空间较大)、双目标规划C题:大型百货商场会员画像描绘D题:汽车总装线的配置问题2019A题:高压油管的压力控制定位:数据预处理、常微分方程、单目标规划...

4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...

??在生成控制量的时候,可以把车辆动力学的一些约束给加进去——比如,在时速100公里的情况下,方向盘的最大转角不能超过多少。这样,最终采出来的状态空间就一定是车辆可执行的。不过,端到端模型输出的控制量并不直接交给下游的控制算法,而是用于对轨迹做一次积分。

万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划

POMDP为解决自动驾驶车辆在不确定性环境中规划决策问题的建模提供一个数学框架。POMDP通常用一个八元组表示。S表示状态空间。A表示动作空间。表示观测空间。T表示状态转移模型,表示在状态s()下执行动作为a(),得到下一时刻的状态为的概率。在自动驾驶系统中,下一时刻的状态通常还需要考虑交通参与者的运动学模型。O表...

动态规划-NOIP提高组历年高频考点(1)

2.3基本步骤动态规划算法求解的基本步骤如下:(1)划分阶段:按照问题的时间或空间特征,把问题分为若干个阶段。在划分阶段时,注意划分后的阶段一定要是有序的或者是可排序的,否则问题就无法求解。(2)确定状态和状态变量:注意状态必须满足无后效性。

国拨总经费超14亿!国家重点研发计划5个重点专项指南发布

2.新一代无线通信2.1AI驱动的6G无线智能空口传输技术(共性关键技术类)研究内容:探索AI内生的新型6G空口传输机制,实现网络时空分布数据的高效挖掘利用、复杂状态空间的精准感知控制、通信计算资源的智能协调分配,显著提升网络的容量、性能和效率。重点研究无线传输环境、频谱资源、业务模型和用户特征等多维特性的深度...