深框抓取避障路径规划

深框抓取避障路径规划的智能革命：从几何计算到自主学习 加州大学伯克利分校的BADGR机器人漫步在杂草丛生的草地上，与传统机器人不同，它不是依靠预设的几何地图，而是依靠过去“经验”判断这里可以安全通过——这或许正是未来深框抓取避障路径规划的发展方向。 “传统的深框抓取避障路径规划技术可以避开路径中的高草，而BADGR却能在其中自如导航。”伯克利研究团队在他们的论文中指出。这个名为BADGR的自

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