• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Distributed Multi-Agent Navigation Based on Reciprocal Collision Avoidance and Locally Confined Multi-Agent Path Finding
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

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

Ch. n/a. P. 1489–1494.
Дергачев С. А., Яковлев К. С.
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: многоагентное планированиеcollision avoidanceизбегание столкновенийНавигация мобильных роботовDecentralized multi-agent navigation

В книге

2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)
IEEE, 2024.
Похожие публикации
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.
Децентрализованная навигация группы взаимозаменяемых агентов
Дергачев С. А., Искусственный интеллект и принятие решений 2025 № 4 С. 76–92
В работе рассматривается задача навигации группы взаимозаменяемых мобильных агентов (например, роботов), которые должны достичь набора целевых позиций, однако неважно, какой агент достигнет конкретной позиции. В отличие от существующих централизованных методов, предложен полностью децентрализованный подход, в котором агенты выбирают цели и действия независимо, используя локальные наблюдения и коммуникацию. Разработаны новые алгоритмы на основе процедуры обмена целями ...
Добавлено: 2 марта 2026 г.
Применение управления с прогнозирующими моделями и стохастической оптимизацией в задаче децентрализованного много-агентного избегания столкновений
Дергачев С. А., Яковлев К. С., В кн.: Сборник трудов XIV Всероссийского совещания по проблемам управления ВСПУ-2024.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024. С. 1630–1634.
Добавлено: 26 сентября 2024 г.
Decentralized Unlabeled Multi-agent Pathfinding Via Target And Priority Swapping
Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4344–4351.
Добавлено: 11 сентября 2024 г.
Decentralized Unlabeled Multi-agent Navigation in Continuous Space
Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: Interactive Collaborative Robotics. 9th International Conference, ICR 2024, Mexico City, Mexico, October 14–18, 2024, Proceedings.: Cham: Springer, 2024. P. 186–200.
Добавлено: 11 сентября 2024 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 Combination of Theta*, ORCA and Push and Rotate for Multi-agent Navigation
Яковлев К. С., Dergachev S., , in: Interactive Collaborative Robotics: 5th International Conference, ICR 2020, St Petersburg, Russia, October 7-9, 2020, Proceedings.: Springer, 2020. P. 55–66.
Добавлено: 2 апреля 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.
Метод разрешения конфликтов при планировании пространственных траекторий для группы беспилотных летательных аппаратов
Яковлев К. С., Андрейчук А. А., В кн.: Третий Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2016, 22-23 сентября 2016 г., г. Иннополис, Республика Татарстан, Россия): Труды семинара.: М.: Перо, 2016. С. 31–40.
В работе рассматривается задача планирования совокупности траекторий для группы интеллектуальных агентов (беспилотных летательных аппаратов) в двухмерном случае. Исследуется децентрализованный подход к ее решению, когда процесс построения траекторий осуществляется независимо, а согласование и устранение конфликтов – централизовано. Предлагается новый метод разрешения конфликтов, использующий как механизмы задержки агентов, так и оригинальную процедуру локального перепланирования траектории. ...
Добавлено: 17 июля 2017 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору