연구논문
Bayesian 주행 계획 · 미지 환경의 충돌 가능성 학습
학습 자료로 지도 경계 밖의 충돌 가능성을 추정하는 POMDP 근사 계획기를 제안합니다. 안전 제약을 사전분포에 반영해 생소한 환경에서 보수적으로 동작하도록 하며 미지 실내 공간의 고속 로봇 실험을 보고합니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- Bayesian Learning for Safe High-Speed Navigation in Unknown Environments
- 발행처
- Springer International Publishing
- 저자
- Charles Richter, William Vega-Brown, Nicholas Roy
- DOI
- 10.1007/978-3-319-60916-4_19
- 최초 온라인 발행일
- 2017-07-25
- 원문 언어
- en
- 판본
- Springer Proceedings in Advanced Robotics; 2017-07-25; DOI 10.1007/978-3-319-60916-4_19
- 접근 조건
- 발행처 초록 · 전문 접근 제한
- 출판 상태
- 발행된 자료
관련 자료와 기술 해설
자료 개요
학습 자료로 지도 경계 밖의 충돌 가능성을 추정하는 POMDP 근사 계획기를 제안합니다. 안전 제약을 사전분포에 반영해 생소한 환경에서 보수적으로 동작하도록 하며 미지 실내 공간의 고속 로봇 실험을 보고합니다.
이용 및 검토
발행처 초록과 서지정보를 확인했습니다. 학습된 충돌 확률과 사전 가정의 유효성은 환경 변화 시 별도로 검증해야 합니다.
출처와 판본
Bayesian Learning for Safe High-Speed Navigation in Unknown Environments ↗
Springer International Publishing · Springer Proceedings in Advanced Robotics; 2017-07-25; DOI 10.1007/978-3-319-60916-4_19
Springer original chapter abstract, https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-60916-4_19; online2017-07-25, book edition2018.