模型预测控制是一种用于控制连续动态系统的先进方法，它通过优化当前时刻到未来一段时间内的预测性能，来...
[复现]基于MPC模型预测控制的AUV水下机器人轨迹跟踪控制编队(分布式Lyapunov) 1040 -- 4:49 App 基于MPC+NMPC模型预测控制的车辆运动学模型轨迹跟踪Matlab仿真【附说明文档】 572 -- 4:23 App 基于MPC+NMPC模型预测控制四旋翼无人机轨迹跟踪仿真【附说明文档】 1630 -- 0:31 App 强化学习魅力时刻 481 25 ...
【AI大模型教程】OpenAI最强O1模型复现!qwen2.5复现O1模型及源码解读;强化学习如何赋能大模型;O1模型技术核心与强化学习的结合及在智能体的应用 1115 2 1:26:28 App 2024控制理论基础:17线性模型预测控制(Linear MPC),QP问题,模型迭代推演,增量式MPC,KKT条件(从弱对偶到强对偶问,内点法(为什么叫内点)浏览方式(推...
系统控制: 在工程领域,如化学工艺、机器人、交通等,模型是控制系统核心,用于根据预测的未来状态来调整控制信号。 自动化决策: 在现代的自动化系统中,如自动驾驶汽车、智能供电网络等,模型用于基于多个输入实时做出复杂决策。 4.风险管理 风险评估: 在金融和保险业,模型被用来评估各种投资和策略的风险,从而帮助在风险...
模型预测控制（MPC) 是通过建立系统的动态模型来预测系统的未来行为，并基于这些预测结果进行控制决策。比...
「相比于强化学习(RL),我确实更喜欢模型预测控制(MPC)。」一直以来,Yann LeCun 都是强化学习的批评者。他认为,强化学习这种方法需要大量的试验,非常低效。这和人类的学习方式大相径庭 —— 婴儿不是通过观察一百万个相同物体的样本来识别物体,或者尝试危险的东西并从中学习,而是通过观察、预测和与它们互动,即使没...
本发明公开了一种基于强化学习和模型预测控制的多智能体路径规划方法,对多智能体的路径规划问题,利用一种结合ESB‑MADPPG及MPC算法的路径规划跟踪方法,其基本步骤包括:首先将多智能体系统模型简化为质点模型,再利用ESB‑MADDPG算法进行路径规划,最后通过模型预测控制来跟随所有路径,从而能够快速实现对多智能体系统的...
文章亮点/点评:本文提出了一种将模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)和强化学习(Reinforcement Learning,RL)结合起来以保证系统安全性的方法。为了限制算法的复杂性,这篇文章依赖于一个有界扰动的线性系统进行预测,并提出了一个名为ad hoc的满足鲁棒约束的公式,以大幅减少要存储的数据量。最后还引入了对标准RL...
6.根据权利要求2所述的一种基于模型预测控制和强化学习融合的自动泊车决策方法,其特征在于,整车控制向量表示为u=[v,δ] T ,整车状态向量表示为其中 v表示车辆后轴车速,δ为车辆前轮转向角,(x,y)为车辆后轴中点坐标,为车辆航向角。 7.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制和强化学习融合的自动泊车决策方法,...
MADDPG算法进行路径规划,最后通过模型预 测控制来跟随所有路径,从而能够快速实现对多 智能体系统的路径规划,为大规模多智能体系统 执行任务奠定了基础。 权利要求书4页说明书7页附图6页 CN113759929B 2022.08.23 C N 1 1 3 7 5 9 9 2 9 B 1.一种基于强化学习和模型预测控制的多智能体路径规划方法,其...