本文提出了一种深度残差模型预测控制(DR-MPC)方法,旨在帮助机器人安全高效地在复杂人群中导航。DR-MPC结合了模型预测控制(MPC)与无模型深度强化学习(DRL),有效克服了传统DRL在数据需求和初始行为安全性方面的不足。实验结果表明,DR-MPC在模拟和现实环境中表现优异,能够在少于4小时的训练数据下应对各种拥挤情况。
本文探讨了自动驾驶车辆(CAV)与人类驾驶车辆(HDV)之间的安全控制方法,提出了基于高斯过程学习模型的预测控制(GP-MPC)技术,以提高复杂系统的控制效果。同时介绍了人类似的轨迹预测模型(HLTP),展示其在动态环境中的优越性能。此外,提出了基于学习的模型预测控制方案,确保安全性并提高驾驶效率,强调了自动驾驶与人类驾驶员之间的协作互动。
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