提出视觉车道保持鲁棒控制算法 itube-CILQR
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提出视觉车道保持鲁棒控制算法 itube-CILQR
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AI 综述
Der-Hau Lee 提出面向计算机视觉车道保持的插值 Tube 约束迭代线性二次调节器算法 itube-CILQR，用于提升车辆高速急转弯时的鲁棒性。论文称该算法生成控制信号的平均耗时为 3.45 毫秒，而 itube-MPC 完成同一任务通常需要约 4.32 倍的计算时间。
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最新进展10月14日 12:00
面向视觉引导自动驾驶车道保持的插值 Tube 约束迭代 LQR 算法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv cs.RO 机器人学精选面向视觉引导自动驾驶车道保持的插值 Tube 约束迭代 LQR 算法
论文提出一种面向计算机视觉车道保持的插值 Tube 约束迭代线性二次调节器算法 itube-CILQR，用于提升车辆高速急转弯时的鲁棒性。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。