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在线任意时间信念空间规划中的先前知识利用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过历史规划数据解决机器人和自主系统中的在线规划问题。基于蒙特卡洛树搜索的算法显著提升了决策效率，缩短了计算时间。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，解决机器人和自主系统中的在线规划问题。
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该方法高效利用历史规划数据，针对不确定性下的在线规划挑战。
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基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的算法显著提升了决策效率。
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实验结果显示，该方法在保持高性能的同时显著减少了计算时间。
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整合历史规划信息可以显著提高不确定环境中的在线决策效率。
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