研究论文
未知环境导航 · 随感知更新可达性分析
该方法在自主系统感知初始未知环境时更新 Hamilton–Jacobi 安全分析。作者报告其可围绕视觉学习规划器工作，并在仿真和硬件中评估对规划器及建图传感器的适用性。
核查日期 2026-11-05 · 已核查来源与书目信息
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- 原文标题
- An Efficient Reachability-Based Framework for Provably Safe Autonomous Navigation in Unknown Environments
- 发布机构
- IEEE
- 作者
- Andrea Bajcsy, Somil Bansal, Eli Bronstein, Varun Tolani, Claire J. Tomlin
- DOI
- 10.1109/cdc40024.2019.9030133
- 发布日期
- 2019-12
- 原文语言
- en
- 版本
- 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC); 2019; DOI 10.1109/cdc40024.2019.9030133
- 访问条件
- 发布方信息与开放作者稿
- 出版状态
- 已发布
相关资料与工程解读
资料概述
该方法在自主系统感知初始未知环境时更新 Hamilton–Jacobi 安全分析。作者报告其可围绕视觉学习规划器工作，并在仿真和硬件中评估对规划器及建图传感器的适用性。
使用与审查
核查范围为出版书目信息与作者摘要。保证依赖动力学、感知及环境假设，更换传感器或障碍场景后需重新验证。
来源与版本
An Efficient Reachability-Based Framework for Provably Safe Autonomous Navigation in Unknown Environments ↗
IEEE · 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC); 2019; DOI 10.1109/cdc40024.2019.9030133
CDC 2019 bibliography; author archive abstract https://arxiv.org/abs/1905.00532v1. Registered proceedings date 2019-12 retained.