研究论文
贝叶斯导航 · 学习地图之外的碰撞可能性
近似 POMDP 规划器学习已知地图之外的碰撞概率，以包含安全约束的先验支持陌生环境中的保守回退。作者报告了未知室内环境中的高速导航试验。
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
- Bayesian Learning for Safe High-Speed Navigation in Unknown Environments
- 发布机构
- Springer International Publishing
- 作者
- Charles Richter, William Vega-Brown, Nicholas Roy
- DOI
- 10.1007/978-3-319-60916-4_19
- 首次在线发表日期
- 2017-07-25
- 原文语言
- en
- 版本
- Springer Proceedings in Advanced Robotics; 2017-07-25; DOI 10.1007/978-3-319-60916-4_19
- 访问条件
- 发布方摘要 · 全文访问受限
- 出版状态
- 已发布
相关资料与工程解读
资料概述
近似 POMDP 规划器学习已知地图之外的碰撞概率，以包含安全约束的先验支持陌生环境中的保守回退。作者报告了未知室内环境中的高速导航试验。
使用与审查
已核查原始摘要与书目信息。环境改变后，需验证学习的碰撞概率及先验假设是否仍有效。
来源与版本
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.