LEARNING
基于信息论的自适应冷却：通过熵反馈实现确定性MPPI
Shuqi Wang, Wenrong Sun, Tao Han, Yue Gao, Xiang Yin
- 发表年份
- 2026
- 引用次数
- 0
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种信息论自适应冷却框架，通过使用重要性权重的香农熵作为在线反馈信号来调节温度，解决了确定性MPPI控制中冷却调度设计的挑战。实验表明该方法在非光滑信号时序逻辑运动规划任务中能有效避免过早权重崩溃并保证渐近收敛。
关键词
MPPIadaptive coolingentropy feedbackoptimal controlmotion planning
相关论文
LEARNING
📊 8,465 引用
The Organization of Behavior
D. O. Hebb
2005
LEARNING
📊 7,678 引用
Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications
Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness
1968
LEARNING
开放获取📊 7,484 引用
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者
2021
LEARNING
📊 4,608 引用
A guide to deep learning in healthcare
Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar 等 10 位作者
2018