本文主要介绍了强化学习与卡尔曼滤波结合在无人机竞速系统、材料模型实验设计、网络控制系统数字孪生模型以及自动驾驶任务中的应用。这种结合策略不仅提高了决策的准确性和系统的鲁棒性，还带来了实时性和计算效率的提升，显示出很高的研究价值。
通过结合强化学习和卡尔曼滤波，实现了无人机竞速系统的高精度状态估计和智能决策，达到了与人类世界冠军媲美的竞技水平。
结合深度强化学习（RL）和增强卡尔曼滤波（KF）的实验设计方法，通过最大化信息增益优化材料模型的实验设计，降低实验成本、提高效率。
使用传感器构建数字孪生模型以优化控制、调度和资源分配的问题，提出了一种结合强化学习和变分扩展卡尔曼滤波器的创新框架（REVERB）。
提出了一种结合自动编码器（AE）、门控循环单元（GRU）和卡尔曼滤波的网络架构，用于从高维时序数据中学习世界模型，并应用于自动驾驶任务。
提出了一个自适应的RL多模态数据融合框架，通过结合多种传感器数据来提高人机对抗游戏中的识别准确性和机器人自主学习的能力。
今天分享一个能上Nature封面的idea：
强化学习+卡尔曼滤波。
先说说这篇Nature封面，讲的是一个名为Swift的自主无人机竞速系统，通过结合强化学习和卡尔曼滤波，在无人机竞速领域实现了与人类世界冠军媲美的竞技水平，还创下了有记录以来的最快赛事时间。
显而易见，这么炸裂的成果得益于这种结合的诸多优势。更具体点就是，强化学习可以利用卡尔曼滤波提供的高精度状态估计来做出更加明智和精确的决策，这样
不仅提高了决策的准确性和系统的鲁棒性，还带来了实时性和计算效率的提升
，在面对噪声、不确定性以及外部干扰时依然能够保持稳定。
由此可见，这种结合策略拥有很高的研究价值，有论文需求的同学可以考虑，想找参考的可以看我整理好的
10篇
强化学习+卡尔曼滤波论文
，基本都是今年最新，开源代码也附上了，方便大家复现。
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强化卡尔
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Design of experiments for the calibration of history-dependent models via deep reinforcement learning and an enhanced Kalman filter
方法：
论文提出了一种结合深度强化学习（RL）和增强卡尔曼滤波（KF）的实验设计方法。旨在通过最大化信息增益优化材料模型的实验设计，以应对传统方法高成本和实验复杂性带来的挑战，并通过引入KL散度替代NSE指数来降低实验成本、提升效率。
创新点：
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该方法利用卡尔曼滤波器评估信息增益，使得实验设计能够在不增加采样的情况下优化模型参数的不确定性。
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将实验的可能配置形式化为决策树和马尔可夫决策过程（MDP），在每一步提供有限的动作选择。
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在实验状态表示中，作者结合了完整的加载历史及由卡尔曼滤波预测的材料参数的均值和协方差。
Value-Based Reinforcement Learning for Digital Twins in Cloud Computing
方法：
论文研究了在网络控制系统中使用传感器构建数字孪生模型以优化控制、调度和资源分配的问题，提出了一种结合强化学习和变分扩展卡尔曼滤波器的创新框架（REVERB），在有限网络资源和测量误差条件下实现了最优控制和传感器选择，提高了状态预测精度。
创新点：
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提出了一种用于网络控制系统的数字孪生框架，该框架能够在低延迟的条件下实现系统参数的动态跟踪和系统动态的控制。
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引入了名为REVERB的框架，结合了强化学习和信息价值算法，以实现最佳控制并选择最具信息性的传感器。
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提出了一种新的优化问题，旨在有效调度传感代理，以在满足延迟要求的情况下保持数字孪生系统估计的置信度，并最小化能耗。
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KARNet: Kalman Filter Augmented Recurrent Neural Network for Learning World Models in Autonomous Driving Tasks
方法：
论文提出了一种结合自动编码器（AE）、门控循环单元（GRU）和卡尔曼滤波的网络架构，称为KARNet，用于从高维时序数据中学习世界模型。通过模仿学习和强化学习，该模型用于自动驾驶任务。
创新点：
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提出了一种结合模型驱动（Kalman滤波器）和端到端深度学习的方法，用于自主驾驶场景中的潜在动态学习。
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提出了早期融合和晚期融合两种方法。早期融合是在神经网络架构的早期阶段整合通过Kalman滤波器获得的状态估计，而晚期融合则是在神经网络架构的末端添加车辆状态估计。
