확산 정책 정책 최적화: 강화 학습을 통한 로봇 조작 개선
사전 훈련된 확산 기반 정책을 강화 학습을 사용하여 미세 조정하면 로봇 조작 작업에서 안정성, 성능 및 견고성이 향상됩니다.
拡散型方策のポリシー勾配によるファインチューニング：拡散ポリシーポリシー最適化（DPPO）の紹介
拡散モデルをベースにしたロボット制御方策（拡散ポリシー）に対し、強化学習のポリシー勾配法を用いたファインチューニング手法であるDPPOは、従来手法よりも安定した学習と高い性能を実現する。
Diffusion Policy Policy Optimization: A Framework for Fine-tuning Diffusion-based Policies in Robotics using Reinforcement Learning
DPPO, a novel framework for fine-tuning diffusion-based robot policies using policy gradient methods, outperforms existing RL methods in continuous control and robot learning tasks, demonstrating superior training stability, robustness, and performance.
基於空間域轉換和線性規劃的農田路徑邊緣和平滑過渡方法
本文提出了一種基於空間域轉換和線性規劃的農田路徑規劃方法，用於平滑農田路徑邊緣和農田到主幹道的過渡，以生成適用於非完整車輛動力學且避免區域覆蓋缺口的平滑路徑。
공간 영역 변환 및 선형 프로그래밍 기반 농경지 헤드랜드 경로 모서리 및 헤드랜드-주경로 전환 구간의 주행 경로 평활화
논문에서는 농업 분야에서 자율 주행 차량의 경로 계획을 위한 효율적인 방법을 제시하며, 특히 헤드랜드 경로 모서리와 헤드랜드에서 주요 경로로 전환하는 구간에서 발생하는 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 차량 동역학을 시간 영역에서 공간 영역으로 변환하고 선형 프로그래밍을 활용하여 최적화된 경로를 생성합니다.
基於車路協同的公路匝道匯入時空協同控制方法
為了解決高速公路匝道匯入區交通事故頻發和交通效率低下的問題，本文提出了一種基於車路深度協同的時空協同控制方法，通過路段管理單元預先規劃車輛時空軌跡並由車載智能單元執行，從而預先消除車輛之間的衝突，提高道路通行效率。
차량-도로 협력 기반 고속도로 램프 합류 구간의 시공간 협력 제어 방법
본 논문에서는 차량-도로 협력 환경에서 발생하는 고속도로 램프 합류 구간의 안전 및 효율성 문제를 해결하기 위해 시공간 협력 제어 방법을 제안합니다.
空間領域変換と線形計画法に基づく、ヘッドランドパスエッジとヘッドランドからメインフィールドレーンへの移行のスムージング
農業ロボットの走行経路を最適化するために、ヘッドランドパスエッジとヘッドランドからメインフィールドレーンへの移行をスムーズにする空間領域変換と線形計画法に基づく新しい方法が提案されています。
高速道路ランプ合流における車両-道路連携に基づく時空間協調制御手法
高速道路ランプ合流における安全性と効率性を向上させるために、車両と道路の連携に基づいた時空間協調制御手法を提案する。
Smoothing Agricultural Vehicle Paths for Efficient Field Coverage with Nonholonomic Constraints
This paper introduces a novel method for smoothing the paths of agricultural vehicles, particularly focusing on headland turns and transitions between headlands and mainfield lanes, ensuring efficient field coverage while adhering to nonholonomic vehicle dynamics.
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