robotic motion planning | BriefGPT

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基于贝叶斯推断的数据有效性、可解释性和安全性机器人运动规划：综述
本文系统研究了贝叶斯推断法在机器人运动规划中的应用，重点讨论了策略、训练数据及其在实际任务中的应用。
PDFa year ago
使用动态系统学习约束运动规划的障碍函数
本文提出了一种基于人类示范学习的方法，从学习到的工作空间约束中生成机器人的动作轨迹，并采用学习到的约束子空间作为解零障碍函数，结合原始系统动力学效果来设计控制输入，以保持系统轨迹位于学习到的边界内。在真实机器人上的实验结果表明了该方法的有效
PDF4 years ago
机器人运动规划的通用惰性搜索：通过基于事件的开关交织搜索和边缘评估
该研究提出了一个框架，名为广义 Lazy 搜索（Generalized Lazy Search），能够更有效地解决机器人运动规划中的搜索难题，其中包括了来自边缘评估的瓶颈问题和搜索努力带来的负担问题。该框架有效地平衡了这两方面的问题，可显著
PDF5 years ago
通过模仿学习启发式搜索
使用 SaIL 特有的算法，训练启发式策略来遍历搜索树中的节点，以减少搜索次数。实验证明 SaIL 算法在实时规划环境中优于现有算法，这为学习体现 ' 快速找到可行解并随时间增量调整 ' 的启发式方法铺平了道路。
PDF7 years ago
确定性采样式运动规划：最优性，复杂度，和性能
该研究论文探究了将确定性的低离散度采样序列应用于机器人运动规划中的概率采样算法，并证明了其渐近最优性，并通过数值实验验证了其在路径成本和成功率方面表现出更高的性能。
PDF9 years ago