研究论文
双向价值学习 · 面向长期风险的探测车规划
在信念空间中反向学习长期风险感知基础策略，再通过前向仿真更新局部策略，以连续空间探测车导航问题评估安全、规模及规划质量。
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
- Bi-Directional Value Learning for Risk-Aware Planning Under Uncertainty
- 发布机构
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- 作者
- Sung-Kyun Kim, Rohan Thakker, Ali-Akbar Agha-Mohammadi
- DOI
- 10.1109/lra.2019.2903259
- 发布日期
- 2019-07
- 原文语言
- en
- 版本
- IEEE Robotics and Automation Letters; 2019-07; DOI 10.1109/lra.2019.2903259
- 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
在信念空间中反向学习长期风险感知基础策略，再通过前向仿真更新局部策略，以连续空间探测车导航问题评估安全、规模及规划质量。
使用与审查
已核查机构摘要与书目信息。风险依赖状态转移、观测模型及代价定义，不能替代真实地形危险验证。
来源与版本
Bi-Directional Value Learning for Risk-Aware Planning Under Uncertainty ↗
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) · IEEE Robotics and Automation Letters; 2019-07; DOI 10.1109/lra.2019.2903259
IEEE RA-L2019-07 author abstract https://publications.ri.cmu.edu/bi-directional-value-learning-for-risk-aware-planning-under-uncertainty.