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基于人类认知和重量自适应的越野自主驾驶运动规划
提出一种基于人类认知和成本评估的自适应运动规划器，以实现自动驾驶车辆在复杂地形和挑战性场景中的稳定高效行驶。通过构建多层地图描述不同的越野地形特征，并利用 CNN-LSTM 网络学习人类驾驶员在各种越野情景下规划的轨迹，设计了基于原始轨迹和
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2 months ago
基于深度强化学习的地面车辆越野路径规划多目标优化
该论文提出了一种基于深度强化学习的 2.5D 多目标路径规划方法，包括将高分辨率 2.5D 地图转换为小规模地图，使用深度 Q 网络（DQN）在小规模地图上找到期望路径，最后使用路径增强方法将规划路径建立到原始高分辨率地图上，模拟结果表明该
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a year ago
从模拟中学习地面可通行性
该研究论文介绍了一种基于卷积神经网络的高程图分类方法，在模拟环境中训练唯一的分类器来预测机器人在不同地形上的通过性，并在室内和室外环境中进行真实机器人验证。
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7 years ago
基于贝叶斯优化的安全导航在本地化不确定性下的应用
本文介绍了一种基于高斯过程模型的贝叶斯优化方法，能更好的识别安全的地形，解决了移动机器人在荒野独立行走中的定位不确定性问题。
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7 years ago
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