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概率轨迹优化中的路径签名
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个基于CNN架构的两阶段方法，实现了模拟人类感知环境的能力，并将环境映射到机器人可选择遍历的轨迹上。作者通过轨迹建议网络和轨迹采样网络实现了精细的轨迹规划。实验结果表明该框架在复杂场景中能够改善机器人导航任务的性能。
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关键要点
- 提出了基于CNN架构的两阶段方法，模拟人类感知环境的能力。
- 将环境映射到机器人可选择遍历的多条轨迹上。
- 第一阶段是轨迹建议网络，建议未来可占用的区域。
- 第二阶段是轨迹采样网络，提供精细的轨迹。
- 在复杂真实场景中评估框架性能，并与其他方法比较。
- 实验结果表明该框架改善了机器人导航任务的性能。
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