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標題: 抗体反应提升倍返回目录图片百度 [打印本頁]

作者: MimJannat909 時間: 2025-2-7 21:15
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控制器很可能能够简单地遵循它。然而，对于一堆岩石，如果操作员只是将挖掘铲斗直接穿过岩石，铲斗很可能会被卡住，这意味着需要更智能的策略来挖掘岩石。在这项工作中，研究团队的目标是为自动挖掘机配备与人类操作员类似的功能。所提出的方法首先利用挖掘领域知识设计一组离散的原始运动。然后从少量的现实世界数据中学习基于的多模态动力学模型。最后，模型预测控制器用于闭环规划。基于学习的破碎刚性物体挖掘框架为了评估新方法。

研究人员比较了三种手动设计策略，即不同规划范围内的暴力、随机射击和蒙特卡罗树搜索（）规划器。这些手动策略和规划器经过了不同的试验测试，这些试验以浅、中、深的深度渗透到表面。使用两个指标进行比较。第一个指标是 电话号码列表 导致机器人受力过大并卡住的轨迹数量。另一个指标是每次动作挖掘物体的重量。从结果来看，手动策略的表现明显低于其他方法。用于挖掘刚性块的机器人手臂上的轨迹执行百度还将在上展示基于学习的机器人挖掘、模仿学习和模型集成挖掘机轨迹规划的方法。

该两阶段方法集成了数据驱动的模仿学习和基于模型的轨迹优化，为自动挖掘机生成最佳轨迹。百度研究人员进一步在不同的材料类型（例如沙子和刚性块）上评估了该方法。实验结果表明，所提出的结合专家知识和模型优化的两阶段算法可以在低方差的情况下将开挖权重提高高达。关于百度百度研究院机器人与自动驾驶实验室（）有两个地点，分别位于美国加利福尼亚州桑尼维尔和中国北京。

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