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Efficient Robotic Strategy Learning through Potential Space Backward Planning
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内容提要
本研究提出了一种潜在空间向后规划方案（LBP），显著提升了机器人实时控制的效率与准确性。实验结果表明，LBP在长时间行为任务中优于传统方法，达成了领先性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种潜在空间向后规划方案（LBP），显著提升了机器人实时控制的效率与准确性。
- LBP通过设定最终潜在目标并逐步预测中间子目标，提高了策略学习的效率。
- 实验结果表明，LBP在长时间行为任务中优于传统的细粒度及向前规划方法。
- LBP达成了最先进的性能，解决了当前机器人规划方法的不足。
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