学习在导航中信任谁：在经典规划和神经规划之间的动态切换
摘要：模块化设计和神经网络规划的混合方法用于地面机器人导航。通过高层规划器动态切换经典规划和神经网络规划，我们提出了一种层次化方法。在模拟中进行全面的神经网络策略训练，并在LoCoBot机器人上进行了模拟和实际实验证明了该方法在性能方面的显著提升。我们还对高层规划器利用的数据规律的性质进行了定性推测。
作者：Sombit Dey, Assem Sadek, Gianluca Monaci, Boris Chidlovskii, Christian Wolf
论文ID：2307.16710
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-01