制約付き動的システムのロバスト制御のためのオンライン凸最適化
時間変化する事前情報のないコスト関数、状態制約、入力制約、外乱の影響を受ける線形時不変システムのロバスト制御を実現するオンライン凸最適化アルゴリズムとその理論的性能保証。
Online Convex Optimization for Robust Control of Constrained Dynamical Systems with Disturbances and Measurement Noise
This paper presents an online convex optimization algorithm for robust control of linear time-invariant systems that guarantees constraint satisfaction despite time-varying costs, disturbances, and measurement noise, achieving bounded dynamic regret.
基於自適應互動式模型預測控制的自動變換車道：人機迴路實驗
本文提出了一種基於模型預測控制的自動駕駛汽車變換車道演算法，該演算法透過模擬人類駕駛行為並預測其未來軌跡，實現了更自然、高效的車道變換過程。
적응형 대화식 MPC를 통한 자동 차선 변경: 인간 참여 실험
자율주행 자동차가 인간 운전자와 자연스럽게 상호 작용하며 차선 변경을 수행할 수 있도록, 인간의 운전 행동을 모방하는 적응형 대화식 모션 플래닝 알고리즘을 소개하고, 실제 인간 참여 실험을 통해 그 효과를 검증합니다.
適応型インタラクティブMPCによる自動レーンチェンジ：人間参加型実験
自動運転車が人間の運転する車と安全かつ効率的にレーンチェンジを行うために、人間の運転特性を学習し、それに適応する新しいモーションプランニングアルゴリズムが提案されている。
Adaptive Interactive Model Predictive Control for Automated Lane Changes in the Presence of Human Drivers
This research proposes and tests a novel adaptive interactive model predictive control (aiMPC) algorithm for autonomous vehicles, enabling safer and more efficient lane changes by predicting and adapting to the behavior of nearby human drivers.
DiffusionDrive：用於端到端自動駕駛的截斷擴散模型
本文提出了一種名為 DiffusionDrive 的新型生成式駕駛決策模型，用於端到端自動駕駛，該模型採用截斷擴散策略和高效的級聯擴散解碼器，能夠從錨定高斯分佈中對可變數量的樣本進行去噪，從而實時生成多樣化的規劃軌跡。
DiffusionDrive: 엔드 투 엔드 자율 주행을 위한 절단된 확산 모델
본 논문에서는 자율주행을 위한 새로운 생성적 의사 결정 모델인 DiffusionDrive를 제안하며, 이 모델은 절단된 확산 정책과 효율적인 캐스케이드 확산 디코더를 통합하여 실시간으로 다양한 주행 궤적을 생성합니다.
DiffusionDrive: Using a Truncated Diffusion Model for Real-Time, Multi-Mode Planning in End-to-End Autonomous Driving
This paper introduces DiffusionDrive, a novel approach for end-to-end autonomous driving that leverages a truncated diffusion model to achieve real-time, multi-mode planning by efficiently generating diverse and high-quality driving trajectories.
WildLMa：適用於真實世界場景的長程運動操控機器人
WildLMa 是一個適用於真實世界場景的機器人長程運動操控框架，它結合了全身控制器、模仿學習和大型語言模型 (LLM) 規劃器，使四足機器人能夠在複雜環境中執行複雜的操控任務。
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