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人类学习动态建模与影响
本文介绍了一种模拟人类学习为非线性动力学系统的新方法，以监督机器人如何影响人类内部模型的变化，并通过嵌入人类学习动态模型到机器人规划问题中来实现。我们提供了一个折衷方案，以牺牲所能代表的人类内部模型的复杂性为代价，使机器人能够学习这些内部模
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2 years ago
利用场景图进行部分可观测机器人规划的推理
本文提出了一种在不确定情况下，让机器人根据场景分析算法构建的场景图，并利用图像信息进行机器人规划，从而在部分可观察性的领域中实现上下文感知机器人规划。实验结果表明，在目标搜索领域，该算法比标准机器人规划和场景分析方法具有更高的任务完成效率和
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2 years ago
使用深度学习为分层机器人规划引导抽象化
本研究介绍了一种使用深度神经网络自动生成机器人特定体系结构进行环境预测和自动计算抽象状态和动作的方法，得到的结果可用于提高机器人的规划性能和可靠性。研究结果表明，所学习的抽象状态和动作可以与一种新型的多源双向分层机器人规划算法配合使用，在测
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2 years ago
基于数据驱动的模仿学习规划
利用数据驱动的模仿学习框架，通过模仿一个清晰的预测者，解决了机器人规划中的优化问题，从而为序列决策制定了更好的战略。在信息不完整的计划问题上进行了验证，包括真实的无人机实验，并且表现优于现有的算法。
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7 years ago
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