卡内基梅隆大学Deep Reactive Policy 深度反应策略
在机器人操作领域,动态环境中的运动规划始终是一项极具挑战性的任务。传统的路径规划算法,如基于采样的RRT(Rapidly-exploring Random Tree)和基于优化的CHOMP(Covariant Hamiltonian Optimization
卡内基 梅隆 policy d reactivepolicy 2025-09-17 00:16 2
在机器人操作领域,动态环境中的运动规划始终是一项极具挑战性的任务。传统的路径规划算法,如基于采样的RRT(Rapidly-exploring Random Tree)和基于优化的CHOMP(Covariant Hamiltonian Optimization
卡内基 梅隆 policy d reactivepolicy 2025-09-17 00:16 2