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基于潜力的扩散运动规划
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
高维空间中的运动规划一直是机器人领域的难题。我们提出了一种新的基于学习势能的方法，通过训练神经网络来学习优化势能模型，有效避免了局部最小值问题。
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关键要点
- 高维空间中的运动规划是机器人领域的长期难题。
- 传统基于势能的运动规划算法具有组合性优势。
- 从势能中构建运动路径时容易陷入局部最小值。
- 提出了一种新的基于学习势能的运动规划方法。
- 该方法通过训练神经网络学习优化势能模型。
- 实验证明该方法明显优于传统和最近的学习运动规划方法。
- 新方法有效避免了局部最小值问题。
- 该方法的组合性使其能够推广到多种不同的运动约束。
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