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

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

15 октября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ выяснили, куда смотрят дети и взрослые при чтении

Исследователи Центра языка и мозга НИУ ВШЭ совместно с зарубежными коллегами показали, что в конце первого класса у детей уже сформирован один из важных навыков движений глаз при чтении. Они, как и взрослые, быстро адаптируют длину саккад — быстрых скачков взгляда — к длине слов в предложениях. При этом место, куда приземляется взгляд, у детей смещено к началу слова, в отличие от взрослых, которые смотрят в середину слова. Чем выше беглость чтения, тем ближе эта позиция к центру. Результаты исследования опубликованы в Journal of Experimental Child Psychology.

13 октября 2026 г.

Российские ученые поставили под сомнение установление рекорда в замерах свойств сверхпроводников

Топологические изоляторы проводят ток только по поверхности и поэтому рассматриваются как перспективные материалы для будущей электроники и квантовых технологий. Особый интерес представляет их контакт со сверхпроводниками. Физики из НИУ ВШЭ показали, что недавний эксперимент, в котором в такой гибридной структуре якобы наблюдалось объединение электронных пар на рекордном расстоянии 1,5 мкм, допускает более прозаичное объяснение. По их мнению, тот же сигнал может быть обусловлен обычным прохождением электронов через сверхпроводник. Дискуссия исследователей развернулась на страницах Nature Physics.

12 октября 2026 г.

Устойчивое управление и стоимость бизнеса: экономисты ВШЭ выяснили, как они связаны на российском рынке

На российском рынке устойчивое развитие повышает стоимость бизнеса прежде всего тогда, когда становится частью корпоративной стратегии. К такому выводу пришли исследователи НИУ ВШЭ и их зарубежные коллеги, проанализировав практики управления 152 публичных российских компаний. Статья опубликована в журнале Business Strategy and the Environment.

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.