本文提出了一種新方法,利用線性規劃的 Lipschitz 常數,在連續域上找到動態系統的安全控制不變集,並展示了如何將其用於建構控制障礙函數,以實現對機器人等系統的安全控制。
본 논문에서는 선형 프로그램의 Lipschitz 상수를 활용하여 동적 시스템의 제어 불변 집합을 효율적이고 안전하게 확장하는 방법을 제시합니다.
本稿では、線形計画(LP)のリプシッツ定数を活用し、制御不変集合を安全に拡張する方法を提案する。これは、連続領域における制御不変性の検証を有限個のLP問題に変換することで実現される。
This paper proposes a novel method for finding control invariant sets for dynamical systems by safely and iteratively expanding an initial set while guaranteeing control invariance at each step using Lipschitz constants of linear programs for continuous verification.
本文提出了一種名為 MPVO 的新型視覺里程計(VO)方法,該方法利用機器人在室內導航過程中可獲得的運動先驗信息來提高 VO 的準確性和樣本效率,並在目標點導航任務中表現出色。
본 연구는 3D LiDAR와 NDT 매칭을 활용한 SLAM 기술을 탑재한 의료 서비스 로봇을 개발하여 병원 환경에서 자 율 주행 및 장애물 회피 성능을 향상시키고, Autoware와의 비교 분석을 통해 그 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 에ージェ��의 동작 사전 정보를 활용하여 기존의 학습 기반 방법보다 샘플 효율성을 높이고 견고성을 향상시킨 새로운 시각적 주행거리 측정 파이프라인인 MPVO를 제안합니다.
3D LiDARとNDTマッチング技術を搭載した医療サービスロボットは、病院環境における自律ナビゲーションと運用信頼性を大幅に向上させ、リハビリテーション医療の質向上に貢献できる可能性を示している。
本稿では、エージェントの移動中に利用可能なモーションプライアを活用することで、ポイントゴールナビゲーションにおける視覚オドメトリの精度とサンプル効率を向上させる手法を提案する。
本文提出了一種基於連續化方法的控制策略,用於解決大規模牧羊問題,透過將基於個體的微觀動力學轉換為宏觀的連續模型,實現對牧羊犬行為的高效、可擴展的控制設計,並通過數值模擬和混合現實機器人群體框架中的實驗驗證了該方法的有效性。