Адаптивное планирование маневров беспилотного автомобиля
Современные мобильные роботы и беспилотные автомобили активно используют методы планирования и поиска на графе состояний для построения траектории своего движения и для построения различных маневров в динамической среде. Чаще всего такие планы строятся либо на основе фиксированных правил, либо на основе эвристик, которые существенно ограничивают возможность применения этих правил и планов в новых условиях среды. В данном направлении мы занимаемся интеграцией методы обучения с подкреплением и планирования поведения для создания адаптивных подходов, которые были более стабильны для высокодинамичных многоагентных сред как в симуляционных средах (Apollo, Isaac), так и на реальных роботах.

Семинар 10: Адапативное планирование и обучение с подкреплением в Apollo
Apollo Open Source Planner framework - это высокопроизводительная гибкая архитектура, которая ускоряет разработку, тестирование и развертывание автономных транспортных средств
Необходимые умения
  • Сильная математическая подготовка (курсы математической статистики, дискретной математики, теории алгоритмов)
  • Понимание принципов машинного обучения
  • Отличное знание Python
Завершенные проекты
Публикации
  • Garrett C.R. et al. Online Replanning in Belief Space for Partially Observable Task and Motion Problems // The International Journal of Robotics Research. 2019. Vol. 32, № 9–10. P. 1194–1227. http://arxiv.org/abs/1911.04577
  • Kaelbling L.P. Implicit Belief-Space Pre-images for Hierarchical Planning and Execution. 2016. P. 5455–5462.
  • Claussmann L. et al. A Review of Motion Planning for Highway Autonomous Driving // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2020. Vol. 21, № 5. P. 1826–1848.
  • Sridharan M. et al. ReBA: A refinement-based architecture for knowledge representation and reasoning in robotics // Journal of Artificial Intelligence Research. 2019. Vol. 65. P. 87–180.
Презентации
Темы исследовательских проектов
  • Адаптивное планирование маневров обгона и перестроения для беспилотного автомобиля
  • Обучение с подкреплением в задаче парковки
  • Эффективные методы учета кинодинамических ограничений в задаче обучения с подкреплением