arXiv cs.RO 机器人学· Eran Iceland, Alexander Tuisov, Oren Gal, Ariel Barel, Alfred M. Bruckstein·2026-10-09 12:00· 4 小时前AI 评分47

动态危险场中的实时运动规划：经典方法与学习方法对比

Real-Time Motion Planning with Dynamic Hazards: Classical vs. Learning-Based Methods

AI 导读

一项统一基准测试对比了经典规划器与学习方法在动态危险场中的实时运动规划表现，测试环境为含旋转喷灌式危险源的平面域。结果显示，确定性环境中经典规划器成功率接近完美且路径质量更高，但规划耗时较大；随机障碍动态下在线搜索对时间预算敏感，PPO 策略在时延、成功率和路径质量上均更优。