arXiv:2511.00814v1 Announce Type: cross 
Abstract: Autonomous systems often must predict the motions of nearby agents from partial and noisy data. This paper asks and answers the question: "can we learn, in real-time, a nonlinear predictive model of another agent's motions?" Our online framework denoises and forecasts such dynamics using a modified sliding-window Hankel Dynamic Mode Decomposition (Hankel-DMD). Partial noisy measurements are embedded into a Hankel matrix, while an associated Page matrix enables singular-value hard thresholding (SVHT) to estimate the effective rank. A Cadzow projection enforces structured low-rank consistency, yielding a denoised trajectory and local noise variance estimates. From this representation, a time-varying Hankel-DMD lifted linear predictor is constructed for multi-step forecasts. The residual analysis provides variance-tracking signals that can support downstream estimators and risk-aware planning. We validate the approach in simulation under Gaussian and heavy-tailed noise, and experimentally on a dynamic crane testbed. Results show that the method achieves stable variance-aware denoising and short-horizon prediction suitable for integration into real-time control frameworks.

تستكشف دراسة حديثة إمكانيات التعلم في الوقت الحقيقي في مجال الروبوتات، مع التركيز بشكل خاص على كيفية قدرة الأنظمة المستقلة على توقع حركات الوكلاء القريبين باستخدام نهج جديد يسمى تحليل الوضع الديناميكي الهانكي. تعزز هذه الطريقة قدرة الروبوتات على العمل في بيئات ديناميكية من خلال تحسين قدراتها التنبؤية، وهو أمر حاسم للتنقل الآمن والفعال. مع استمرار تقدم تكنولوجيا الروبوتات، يمكن أن يكون لمثل هذه الابتكارات تأثير كبير على مختلف الصناعات، مما يجعل الروبوتات أكثر تكيفًا وذكاءً.

Un estudio reciente explora el potencial del aprendizaje en tiempo real en robótica, centrándose específicamente en cómo los sistemas autónomos pueden predecir los movimientos de agentes cercanos utilizando un enfoque novedoso llamado Descomposición de Modo Dinámico de Hankel. Este método mejora la capacidad de los robots para operar en entornos dinámicos al mejorar sus capacidades predictivas, lo cual es crucial para una navegación segura y eficiente. A medida que la tecnología robótica continúa avanzando, tales innovaciones podrían tener un impacto significativo en diversas industrias, haciendo que los robots sean más adaptables e inteligentes.

Une étude récente explore le potentiel de l'apprentissage en temps réel en robotique, en se concentrant spécifiquement sur la manière dont les systèmes autonomes peuvent prédire les mouvements des agents voisins grâce à une nouvelle approche appelée Hankel Dynamic Mode Decomposition. Cette méthode améliore la capacité des robots à évoluer dans des environnements dynamiques en renforçant leurs capacités prédictives, ce qui est crucial pour une navigation sûre et efficace. À mesure que la technologie robotique continue d'avancer, de telles innovations pourraient avoir un impact significatif sur divers secteurs, rendant les robots plus adaptables et intelligents.

A recent study explores the potential of real-time learning in robotics, specifically focusing on how autonomous systems can predict the movements of nearby agents using a novel approach called Hankel Dynamic Mode Decomposition. This method enhances the ability of robots to operate in dynamic environments by improving their predictive capabilities, which is crucial for safe and efficient navigation. As robotics technology continues to advance, such innovations could significantly impact various industries, making robots more adaptable and intelligent.

Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning

One More Thing in AI – Your Shortcut to AI Mastery

Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning

Was this article worth reading? Share it

One More Thing in AI

LucidQuery AI

Dyad

Attentive AI

Octofy

Graphite Note

Ready to build your own newsroom?