”动作规划“ 的搜索结果

     针对该问题,提出基于多Agent的带权值不确定规划问题,对所求解的强规划解,设计使其所需动作权值总和近似最小的算法。根据基于模型检测的强规划分层方法,对每个Agent进行强规划分层,合并所有Agent的分层信息,并在合并...

     当前,对基于模型检测规划研究的算法中存在大量的冗余计算,一些不可能参与构成解的状态动作序偶被反复筛选.文中给出了一种在不确定规划领域求规划解的新思路:在求规划解之前,找到不确定状态转移系统的状态之间的可达...

     在不确定规划领域中,以往对强规划解的研究侧重于解本身,很少考虑不确定转移系统执行动作所需的代价;而已有的研究最小权值强规划解的算法效率不高。针对这一问题,引入模型检测的强规划分层方法,设计了一种快速求解...

      Ruby中的分层任务网络规划 HyperTensioN是用Ruby编写的计划程序。 通过分层计划，可以描述有关如何以及何时执行动作以完成任务的方法。 这些配方描述了如何将任务分解为子任务，进行细化直到仅保留动作（计划）。 ...

     用于运动规划的协变哈密顿量优化（Covariant Hamiltonian Optimization for Motion Planning，CHOMP）是一种基于梯度的轨迹优化方法，面向高维模仿学习:将运动规划简化为轨迹优化，它使许多日常运动规划问题变得既...

     为此,设计一种快速求解不确定规划中状态之间可达关系的算法,将确定动作和不确定动作区分处理,先求解所有确定动作的可达关系,再采用链表和队列求解不确定动作的可达关系。实验结果表明,与矩阵乘法相比,该算法能得到更...

     无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件，其他车辆的交互可以用下图表示： 由上图可知，无人驾驶软件系统实际上是一个...

     自动驾驶汽车作为一个复杂的软硬件结合系统,其安全,可靠地运行需要车载硬件,传感器集成、感知、预测以及规划控制等多个模块的协同配合工作。感知预测和规划控制的紧密配合非常重要。这里的规划与控制(Planning&....

     以传统分层算法为基础,引入贪心选择策略,对每个非目标状态的动作进行筛选,去除对求解强规划解无益的动作,加快状态向下搜索的速度,并在改进分层的基础上,优化求强规划解策略,由于在求解过程中会存在大量重复搜索,因此...

     在建立调度地图模型并对标签编码基础上，进行路径规划，设计动作指令算法。采用C语言编程，选择基于ARM架构的车型和RC522射频识别模块对该算法验证，试验表明，车辆能够识别标签信息并执行相应的动作指令，执行不同...

规划扑克

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      （3）动作规划模块 自动驾驶汽车规划模块包括动作规划和路径规划两部分。动作规划模块主要是对短期甚至是瞬时的动作进行规划，例如转弯、避障、超车等动作；而路径规划模块是对较长时间内车辆行驶路径的规划，例如...

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