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Convex-SKM-Net：低延迟凸约束满足层，推理提速 144 倍
研究者提出 Convex-SKM-Net，一种凸约束满足层，利用残差与（次）梯度预言机构造线性化半空间，无需约束专用投影器，并以固定深度对偶投影梯度下降在 GPU 上求解。在二阶锥模型预测控制任务上推理提速最高 144.3 倍，QCQP 基准提速 7.7 倍，平均目标差距仅 0.012%。
arXiv cs.LG2 天前
#模型预测控制
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开放世界更安全自动驾驶：双过程方法
论文受双过程理论启发，提出结合神经网络直觉规划与模型预测控制推理规划的框架，用于自动驾驶。元认知组件借助知识图谱，基于感知信息、交通规则与社会规范推理情境风险，并通过风险场驱动两种规划的切换。在CARLA模拟的车辆闯红灯等分布外场景中，该架构相比纯神经网络规划器减少89%碰撞，并提升特殊路权规则遵…
arXiv cs.AI26 天前
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DRL与MPC共享控制权的复合梯度学习
论文提出复合梯度学习（CGL），将MPC控制器纳入DRL学习过程，把DRL与MPC控制输入表示为联合动作并考虑其交互。在两个多类高速公路交通网络上评估，弱交互下收益有限，强交互下部分训练运行中学习到更优控制策略，但平均性能提升温和。
arXiv cs.LG45 天前