arXiv cs.RO 机器人学· Saad Abdul Ghani, Kameron Lee, Xuesu Xiao·· 1 天前AI 评分44
LfH-CP：通过幻觉关键点学习动态环境导航
Learning from Hallucinating Critical Points for Navigation in Dynamic Environments
AI 导读
论文提出自监督框架 LfH-CP，通过两阶段幻觉关键点生成动态障碍物数据集，无需专家演示或试错探索。该方法先识别障碍物必须出现的时空关键点以形成近最优运动规划，再程序化生成多样轨迹，避免模式坍缩。仿真中基于 LfH-CP 数据集训练的规划器成功率高于既有幻觉方法。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org