A Combination of Theta*, ORCA and Push and Rotate for Multi-agent Navigation

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

20 мая 2026 г.

Творческая работа как лекарство от выгорания

Творческая и доброжелательная атмосфера, новые методы в Международной лаборатории (впоследствии центре) социокультурных исследований привлекают молодых исследователей. За годы работы в Вышке они становятся учеными и преподавателями, известными в России и за рубежом. О своем пути в центре и в Вышке, исследованиях и роли наставников в научных успехах рассказали главный научный сотрудник ЦСКИ Зарина Лепшокова и ведущий научный сотрудник Екатерина Бушина.

19 мая 2026 г.

Физики НИУ ВШЭ выяснили, что происходит внутри устойчивого вихря

В атмосфере и в океане часто наблюдаются крупные вихри с характерными спиральными рукавами. Физики из НИУ ВШЭ объяснили, как они формируются и почему сохраняют свою структуру. Оказалось, что скорости в точках, расположенных вдоль одной дуги вихря, остаются связанными даже на больших расстояниях. При этом в направлении от центра вихря эта связь быстро ослабевает. Такие различия помогают объяснить образование рукавов и могут улучшить модели атмосферных и океанических течений. Результаты опубликованы в Physical Review Fluids.

18 мая 2026 г.

В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского

Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

A Combination of Theta*, ORCA and Push and Rotate for Multi-agent Navigation

P. 55–66.

Яковлев К. С., Dergachev S.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

В книге

Interactive Collaborative Robotics: 5th International Conference, ICR 2020, St Petersburg, Russia, October 7-9, 2020, Proceedings

Springer, 2020.

Decentralized Uncertainty-Aware Multi-Agent Collision Avoidance With Model Predictive Path Integral

Дергачев С. А., Yakovlev K., , in: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).: IEEE, 2025. P. 12456–12463.

Добавлено: 2 марта 2026 г.

Distributed Multi-Agent Navigation Based on Reciprocal Collision Avoidance and Locally Confined Multi-Agent Path Finding

Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: 2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE).: IEEE, 2024. Ch. n/a P. 1489–1494.

Добавлено: 5 мая 2025 г.

Model predictive path integral for decentralized multi-agent collision avoidance

Дергачев С. А., Яковлев К. С., PeerJ Computer Science 2024 Vol. 10 Article e2220

Добавлено: 28 августа 2024 г.

Локальное планирование траектории колесного робота в ограниченной среде на основе модельного прогнозирующего управления

Алхаддад М., Миронов К. В., Дергачев С. А. и др., Робототехника и техническая кибернетика 2023 Т. 11 № 3 С. 205–214

Решается задача локального планирования траектории автономной колесной робототехнической платформой в ограниченной среде внутри помещений. Среда может содержать узкие проезды, ширина которых меньше, чем длина платформы, и, следовательно, нельзя применять стандартный подход с раздутием препятствий на максимальный радиус платформы. Предложен подход на основе численного решения задачи нелинейного модельного прогнозирующего управления. Продолговатая форма платформы аппроксимируется эллипсом высокого ...

Добавлено: 8 сентября 2023 г.

Automatic Tool for Gazebo World Construction: From a Grayscale Image to a 3D Solid Model

Abbyasov B., Lavrenov R., Zakiev A. и др., , in: 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020).: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020. P. 7226–7232.

Добавлено: 11 октября 2021 г.

A Comparative Evaluation of Machine Learning Methods for Robot Navigation Through Human Crowds

Шпильман А. А., Kudenko D., Gaydashenko A., , in: 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA).: IEEE, 2018. P. 553–557.

Robot navigation through crowds poses a difficult challenge to AI systems, since the methods should result in fast and efficient movement but at the same time are not allowed to compromise safety. Most approaches to date were focused on the combination of pathfinding algorithms with machine learning for pedestrian walking prediction. More recently, reinforcement learning ...

Добавлено: 18 января 2019 г.