Компьютерные науки > Робототехника [представлен 15 сентября 2026 года] Название: Kernel-Metric Study for Unerman Opпонент Trajectory Provision в автономном виде PDF HTML (экспериментальное) резюме: Автономный гоночный процесс сталкивается со значительными трудностями при безопасном обгоне транспортных средств, которые демонстрируют неопределенность траекторий, обусловленная неустановленной политикой вождения. Для решения этих проблем в настоящем исследовании предлагаются разнородные метрики ядер для дистанционного обучения ядр (DKL), предназначенные для точного отражения различных стратегий вождения ВО и проведения точных прогнозов траектории, а также связанных с этим неопределенностей. Одно из основных преимуществ предлагаемых параметров ядер заключается в их способности согласовывать аналогичную политику вождения и диффузировать по-разному с учетом наблюдаемых взаимодействий между транспортным средством " Эго (ЭМ) и АВ. Эффективность предлагаемого метода подтверждается экспериментальными исследованиями на платформе скаковых машин в 1/10-м масштабе, демонстрирующими более высокую точность прогнозирования и тем самым безопасным обгоном от ВО. Кроме того, наш метод является расчетно-эффективным для бортовых вычислительных единиц и подтверждает его жизнеспособность в быстро приближающихся гоночных средах. Видео и код источника можно найти на этом https URL. Текущий контекст просмотра: cs.RO ссылки и цитаты Загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный…
Учеба по методу оценки на основе ядр в целях прогнозирования транспортных средств с неопределёнными оппонентами в автономном рогах
arXiv:2609.171747v1 Вид уведомления: перекрестное резюме: Автономные гоночные гонки сталкиваются со значительными трудностями в безопасном обгоне транспортных средств (ОВ), которые характеризуются неопределенными траекториями, обусловленными неустановленной политикой вождения. Для решения этих проблем в настоящем исследовании предлагаются разнородные метрики ядер для дистанционного обучения ядр (DKL), предназначенные для точного отражения различных стратегий вождения ВО и проведения точных прогнозов траектории, а также связанных с этим неопределенностей. Одно из основных преимуществ предлагаемых параметров ядер заключается в их способности согласовывать аналогичную политику вождения и диффузировать по-разному с учетом наблюдаемых взаимодействий между транспортным средством " Эго (ЭМ) и АВ. Эффективность предлагаемого метода подтверждается экспериментальными исследованиями на платформе скаковых машин в 1/10-м масштабе, демонстрирующими более высокую точность прогнозирования и тем самым безопасным обгоном от ВО. Кроме того, наш метод является эффективным с точки зрения расчета для бортовых вычислительных единиц Affi
