Jack Cline
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マルチエージェント計画
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 制約環境におけるマルチエージェント動作計画と衝突回避のためのMILPベース解法マルチエージェント計画2025/6/1
凸ポリトープ領域列とbig-M法を組み合わせた混合整数線形計画により、制約環境下で複数エージェントの衝突回避軌道を効率的に生成する手法を提案し、従来の非構造化MILPより桁違いに高速であることを示した。
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収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
凸ポリトープ領域列とbig-M法を組み合わせた混合整数線形計画により、制約環境下で複数エージェントの衝突回避軌道を効率的に生成する手法を提案し、従来の非構造化MILPより桁違いに高速であることを示した。