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EPD: 长期记忆提取、上下文感知规划与多次迭代决策
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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
本研究提出了DeepEMplanner框架，用于运动规划，通过交互机制和动态关键对象注意力建模自我、智能体和动态环境之间的交互，实验结果在nuScenes基准测试上达到最先进的效果。
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关键要点
- 运动规划是一个计算问题，涉及智能体的预测、环境理解和上下文。
- 运动规划可以视为智能体根据其他智能体的意图进行博弈的过程。
- 本研究提出了DeepEMplanner框架，考虑逐步的交互过程。
- DeepEMplanner框架用于细粒度行为学习，建模自我、智能体和动态环境之间的交互。
- 实验结果显示，DeepEMplanner在nuScenes基准测试上取得了最先进的效果。
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