LOCOMOTION
AURA：面向动力学系统的不确定性鲁棒渐近最优重规划算法
Seyedali Golestaneh, Zhuoyun Zhong, Donghyung Lee, Constantinos Chamzas
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
该论文提出了一种名为AURA的元规划框架，能在执行过程中持续重规划并优化控制输入，以提升轨迹质量和跟踪精度。实验表明，该方法在多种系统上实现了在线渐近最优规划，并有效降低了运动不确定性带来的跟踪误差。
关键词
motion planningkinodynamic systemsreplanninguncertainty robustnessasymptotically optimal
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