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    复杂场景下的机器人运动规划：从数值优化到学习

    主讲人：韩志超 | 浙江大学在读博士生

    • 开课时间

      2025.07.28 20:00

    • 课程时长

      100分钟

    • 预约人数

      4人预约

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    直播将于07月28日 20:00开始

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    复杂场景下的机器人运动规划：从数值优化到学习

    运动规划是机器人导航的核心模块，是机器人自主化的基石。在场景变得复杂时，传统算法可能在计算效率和收敛性能上明显下降，并且还容易受到感知噪声和复合误差的干扰。

    为此，我们将基于学习的方法融合到时空优化中，并通过大量场景验证其在时间和收敛稳定性上相比于基线算法均有倍数提升。之后为进一步提升最优性，我们融合了感知规划控制等多个模块，对整个运动系统进行端到端优化，最终实现了复杂环境下的无图飞行与对飞行技术要求极高的大机动特技控制。

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