传统控制算法,在大模型时代的真实生存现状
1% 的极端场景,会杀死 100% 的产品
1% 的极端场景,会杀死 100% 的产品
数学不会撒谎,大模型会。
从规划导向、向量化到世界模型、扩散模型
自动驾驶是如何从“识别当前状态”走向“理解连续行为”的
让机器人在真实、混乱的环境中可靠地“对齐”物理世界。
不断拓宽空中机器人的能力边界......
机器人学习的底层逻辑
从ORB-SLAM2到LIO-SAM,从离线HD Map到在线MapTR
从Hybrid A*到EM Planner再到MPC......
什么样的预测,才值得机器人“托付”一次真实的物理交互?