个在现实世界中使用超过 小时的自动挖

MimJannat909

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 电话号码列表 于美国加利福尼亚州桑尼维尔和中国北京。专注于前沿研究和孵化项目，包括自动驾驶机器人感知导航和仿真。我们的目标是弥合学术研究和工业应用之间的差距。 团队正在开发新型建筑采矿和运输机器人系统和应用，包括第一掘机系统。



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