自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信
无人驾驶系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动轨迹规划等等。
亚马逊无人仓和KIVA搬运自动机器人的出现掀起了仓库AGV调度研究及应用的热潮。先进的搬运机器人智能调度算法是无人仓系统高效落地应用的关键，市场需求极大。本文作者基于多年的专业研究提供了仓库搬运机器人调度优化与仿真的相关建议以供行业参考。
文明的提升，源于机械/能源/信息/智能四大模式的转变。机械将自然力或人力更高效利用，如风车，能源以蒸汽机为代表开启工业革命，信息启动了互联网时代，智能将实现虚拟社区的主导模式。智能设备需以量子计算为基础，目前并没有所谓成熟的智能设备。自动驾驶技术/大数据推荐系统等都属于信息自动化范畴，在人力干预或者算法规则下实现控制和优化。智能是完成从无到有，比如问题自我解决的过程，可以理解为一种智能。智能时代现实和虚拟的占比将实现突破，虚拟世界成为主导，现实不再重要。举例说明，智能量子计算机可以依据客户需求自主编写剧本拍摄数字电影，不同的观众看同一电影时，剧情和结局会依据个性动态调整。量子计算机是实现智联网的关键，量子机器人是实现移动智联网的关键。现有技术网络上传输的信息是不变的，智联网时代网络上传输的信息是动态的，端端之间是活的信息。
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定一条从起点到终点的最佳路径的过程。它是计算机科学、人工智能和自动化领域中的一个重要问题，广泛应用于自动驾驶、物流配送、无人机导航等领域。
该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart，以及arXiv上的 文献地址。本文接下来主要对论文的实现原理进行分析，在最后给出程序代码，方便后来者研究和参考。
Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart (基于电子海图的水面无人艇全局路径规划) 该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on
强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来求解最优决策问题。近年来，强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域得到了广泛的应用与实践。本文将详细探讨强化学习算法在这些领域中的具体应用，并介绍一些相关的实践案例。
机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法，感知算法一般是环境感知、路径规划，而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据，通常指以机器人的视觉所见的图像识别等，当然还有定位机器人的方位——slam，对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人（slam算法控制的），扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的，当遇到阻挡物时调整运动方位即可，扫地部件一致处于工作状态，当然这也是最原始最简单的。
如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代，那么英特尔对 Mobileye 的收购，预示着一个新时代的到来：算法和芯片协同进化的时代。今天我们着重了解下智能驾驶发展驱动下，「算法」这一细分技术领域都有哪些创新和进步。
路径规划 多智能体强化学习路径规划 基于以上分析，移动机器人智能路径规划方法研究虽然取得了重要成果，但仍存在局限性，如遗传算法、蚁群算法容易陷入局部最优，神经网络算法需要大量样本。目前的改进算法以多种算法相结合、分层优化等方式为主，虽弥补了缺点，但存在诸多发展瓶颈，如算法复杂度增加，收敛速度慢。 较于其他算法，强化学习，学习能力强，适应复杂未知环境，但目前强化学习的试错学习、状态泛化，需要耗费大量资源。 避障方法 集群协同避障汇总 奖惩函数 与 避障的关系 人工势场法 人工势场路径规划技术的基本思想是将机器
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法，基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法，智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
Autodesk PowerMill 2021是一款高级CAM软件，其刀具路径规划功能的优秀设计和智能化算法可以大幅提高切削加工的效率和精度。以下是该软件的刀具路径规划功能的详细说明。
无人驾驶软件系统通常被划分为三层：感知，规划和控制。从某种程度上而言，无人车在这种分层体系下就可以看作是一个“载人机器人”，其中，感知具体包括环境感知和定位，近年来深度学习的突破，使得基于图像和深度学习的感知技术在环境感知中发挥了越来越重要的作用，借助人工智能，我们已经不再局限于感知障碍物，而逐渐变成理解障碍物是什么，理解场景，甚至预测目标障碍物的行为。
【新智元导读】滴滴出行研究院副院长叶杰平在新智元2017开源·生态AI技术峰会上揭秘 AI 技术在滴滴出行具体场景中的应用。从目的地预测、智能派单、路径规划、ETA、供需预测、拼车规划及服务评价等多个环节中，可以看出滴滴大脑在大数据、机器学习和云计算几个技术要素上持续发力，而海量出行数据已经成为滴滴出行决胜 AI+ 时代的最有力武器。 “互联网时代的上半场结束了，下半场的角逐一定是在人工智能上。”滴滴出行CEO程维对此坚信不疑。 在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态 AI 技术峰会上，滴滴出
飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。
刘韵洁 中国工程院院士，江苏省未来网络创新研究院院长，北京邮电大学信息与通信工程学院院长，中国联通科技委主任。通信与信息系统专家，主要研究领域为信息化网络的建设发展、三网融合、未来网络与人工智能的研究等。 互联网发展到现在经历了四十多年的历程，在商业消费领域取得了巨大的成功。当前互联网应用正在从消费领域向生产领域扩展，与工业、能源等实体经济领域深度融合，这对网络通信的实时性、安全可靠、服务等级划分、海量数据处理和资源调度提出了更高的需求，网络可持续发展已逐渐成为全球关注的焦点。为满足互联网业务模式的根本性转
在自动驾驶技术发展中，安全性一直作为首要因素被业界重视。行为决策与运动规划系统作为该技术的关键环节，对智慧属性具有更高要求，需要不断地随着环境变化做出当前的最优策略与行为，确保车辆行驶过程中的安全，文中分别对行为决策和运动规划系统进行深层次阐述。首先，介绍行为决策中基于规则的决策算法、基于监督学习的决策算法、基于强化学习的决策算法的算法理论及其在实车中的应用，然后，介绍运动规划中基于采样的规划算法、基于图搜索的规划算法、基于数值优化的规划算法和基于交互性的规划算法，并对算法的设计展开讨论，从安全角度分析行为决策和运动规划，对比各类方法的优缺点。最后，展望自动驾驶领域未来的安全研究方向及挑战。
SLAM知识星球里经常有小伙伴问我，学习了SLAM开源代码后，如何进行导航。星球里我是这样回复的：
人工智能估计是2018年最热的词汇之一，社会、高校、网络、媒体都把目光集中在人工智能领域，清华大学2018年针对人工智能领域撰写了很多调研报告，小白会在以后的几次更新中陆续为小伙伴解读清华大学2018年智能机器人研究报告，由于篇幅有限，本次先为小伙伴带来【技术篇】
面有了飞速发展，还出现了智能化的趋势。“自动泊车”就是一个大家非常熟悉的功能，透过它我们能看到汽车智能化发展的缩影。
总之，机器人提示词工程师需要具备全面的技术能力、创新能力、沟通能力和自我学习能力，能够不断提升自己的能力和水平，满足客户的需求。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
在路线导航时，将地图数据作为输入，并输出可行驶路径。手机导航系统是路线导航的一个示例。
当人们穿过人群达到最终目标时，通常可以安全地驾驶而不必过多考虑。他们可以从他人的行为中学习，并注意避免的任何障碍。而对于机器人，这种导航概念是一种挑战。
动物，包括人类在内，在空间认知和行动规划方面具有非凡的能力，与其对应的导航行为也在心理学和神经科学中得到广泛研究．1948年， Tolman提出“认知地图(cognitivemap)”概念用于说明物理环境的内在表达，自此，认知地图的存在和形式一直饱受争议．近年来，通过将电极放置在啮齿类动物脑中及研究其电生理记录，位置细胞(placecells)，网格细胞(gridcells)和头朝向细胞(Head-Directioncells,HDcells)等多种有关环境编码的细胞得以被人们熟知．在空间认知过程中，每种细胞有其特定功能，它们相互合作完成对状态空间的表达，各类细胞连接如图１所示。此外，还有证据表明海马体内嗅皮层脑区不仅参与空间记忆， 在规划路径中也具有重要作用。
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
Nils Nilsson 教授是人工智能领域的元老级人物，他在搜索、规划、知识表示等方面作出了卓越的贡献。据 Nils Nilsson 教授个人主页介绍，他在斯坦福国际研究院（SRI International）人工智能中心工作了 23 年，致力于统计和神经网络模式识别方法的研究。他共同参与发明了 A* 启发式搜索算法和 STRIPS 自动规划系统，并共同领导了集成移动机器人 SHAKEY 项目。
作者：唐玉柱，UCloud 高级网络架构师、UCloud新一代骨干网架构规划项目负责人。拥有丰富的数据中心、骨干网架构设计和运维经验；目前主要负责UCloud全球数据中心、骨干网架构设备选型、架构设计和规划。
AGV机器人市场需求正迎来高速上涨。据机构预计，未来五年AGV机器人销量的复合增长率可达25%左右，市场规模将达到140亿元。
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
在当前信息时代，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的发展速度和影响力日益显著。大模型强大的推理以及生成能力成为了搭建智能体的最好的组件。本内容来源于Datawhale的开源的“生成大模型基础（so-large-lm）”，一个致力于探索和理解大型模型发展的前沿课程：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm
摘要：单纯的下一个next-token predictor能否真正地模拟人类智能？我们将这一文献中支离破碎的直观问题具体化。作为出发点，我们认为必须区别对待下一个标记预测中两个经常被混淆的阶段--自回归推理和教师强迫训练。流行的批评认为，在自回归推理过程中错误可能会加剧，而这一批评的关键在于假设教师强制训练已经学会了准确的下一个标记预测器。这一假设回避了我们所揭示的一个更深层次的问题：在某些任务中，教师强制可能根本无法学习到准确的下一个标记预测器。我们描述了teacher-forcing fail的一般机制，并设计了一个最小规划任务，在这个任务中，Transformer 和 Mamba 架构都以这种方式失败了--令人惊讶的是，尽管这个任务是简单易学的。我们提供的初步证据表明，在训练提前预测多个标记时，这种失败是可以解决的。我们希望这一发现能为未来的争论提供依据，并激发对下一个标记预测范式之外的探索。
供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业务场景，帮助制造企业建设高品质、高效率、低成本的供应链计划体系，助力数字化智能车间改善与产业转型升级。
自动驾驶系统是指一种可在部分或完全脱离人类驾驶员的情况下实现车辆安全行驶的自主系统，主要包括环境感知、路径规划、行为决策、导航控制等主要技术模块[1]。车辆使用多种车载传感器获取车辆自身状态和所处环境信息，并基于传感器技术、信号处理技术、通讯技术、自动控制技术、计算机技术、人工智能技术等多领域技术对数据做出分析和判断，最终依据环境和自身意图完成类人的自主决策控制。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 上个月，一个斯坦福无人机躲避击剑的视频红遍网络，IEEE Spectrum当时希望对其开发者Ross Allen进行采访。Ross说没问题，只是我最近被博士论文答辩忙得焦头烂
由长沙中联重科环境产业公司和酷哇机器人（COWAROBOT）联手打造的无人驾驶扫地车正式推出，代号“SHZ18CAI”。
导读：《中国制造2025》五大工程包括：制造业创新中心建设、工业强基、智能制造、绿色制造和高端装备创新，近日，工信部等四部委正式联合印发五大工程的实施指南，该实施指南最大的亮点是在数值上分步骤细化了目
如今，GPT-4、PaLM等巨型神经网络模型横空出世，已经展现出惊人的少样本学习能力。
规划是许多领域人工智能体的关键组成部分。然而，经典规划算法的局限性在于，对于每种可能的规划实例，人们都需要知道如何为其搜索最优（或至少合理的）方案。环境动态和状态复杂度的增加给规划的写作人员制造了困难，甚至使其完全不切实际。「学习做规划」旨在解决这些问题，这也就是为什么「学习做规划」一直是活跃研究领域的原因之一 [Russell et al., 1995, Kaelbling et al., 1996]。出于实用性考虑，我们提出，学习规划者的方法应该有至少两个属性：算法的轨迹应是自由的，即不需要最优规划者的轨迹；算法应该可以泛化，即学习规划者应该能解决同类型但未曾遇到的实例和/或规划期。
一年一度的CVPR是计算机视觉领域的顶级会议。2023年，CVPR大会的论文投稿总量达9155篇。
思岚科技专栏 作者：思岚科技 在此专栏文章中，思岚科技将对机器人定位导航技术中的 SLAM 进行细致讲解。 地图的四种表示方法 智能服务机器人正成为行业的风口浪尖，从清扫机器人开始，家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。 在讨论这类机器人是否能解决实际问题时，自主定位导航技术作为机器人智能化的第一步正不断引起行业内的重视。同时，作为自主定位导航技术的重要突破口，SLAM 技术也成为关注焦点。 正如图中所示，机器人自主定位导航技术中包括定位、地图创建与路径规划（运动控制），而 SLAM 本身只是完成
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第9讲上，滴滴出行副总裁、滴滴出行研究院院长叶杰平老师，和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师一道，为同学们全面讲解了大数据和人工智能在滴滴出行场景中的应用，智能派单、最优匹配、供需预测等背后的核心技术，以及人工智能如何推动交通行业升级和未来的发展趋势与展望。叶杰平老师指出，深度学习在交通领域的应用探索才刚刚起步，前景广阔。 自开课以来受到学生热捧的北大 AI 公开课来到了第 9 讲，这次和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师共
本报告深入探讨了数字化工厂规划方案的全面蓝图，旨在助力企业跨越至互联网化与智慧化新高度。
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