通过三种方法解决了物理信息机器学习在机器人应用中的问题，并在车辆和无人机模拟中验证了混合方法的优越性。
通过三种方法解决了物理信息机器学习在机器人应用中的问题。
物理信息机器学习方法在机器人应用中由于采样性质而产生的不连续解的问题。
在5D、9D车辆模拟和13D无人机模拟中验证了混合方法的优越性。
混合方法在泛化和安全性能方面表现优越。
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