arXiv Robotics· Yilong Chen, Yong K. Cho·· 4 小时前AI 评分40
基于LiDAR的仿真到现实GNN框架：从无标注轨迹学习交互感知路径修正，用于建筑机器人
Learning Interaction-Aware Path Corrections from Unlabeled Trajectories: A LiDAR-Based Sim-to-Real GNN Framework for Construction Robots
AI 导读
研究者提出一种仅用LiDAR的实时框架，从无标注演示中学习交互感知路径修正：用匀速外推生成残差学习目标，由GNN建模机器人、行人与目标上下文关系，部署时用扩展卡尔曼滤波跟踪LiDAR检测构建动态图，并通过与规划器无关的接口偏移规划路径点。
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