Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Hypergame-based Adaptive Behavior Path Planning for Combined Exploration and Visual Search

  • Kostas Alexis
  • 2020-11-05
  • 5316
Hypergame-based Adaptive Behavior Path Planning for Combined Exploration and Visual Search
aerial robotspath planningautonomousexplorationresilientrobotics
  • ok logo

Скачать Hypergame-based Adaptive Behavior Path Planning for Combined Exploration and Visual Search бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Hypergame-based Adaptive Behavior Path Planning for Combined Exploration and Visual Search или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Hypergame-based Adaptive Behavior Path Planning for Combined Exploration and Visual Search бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Hypergame-based Adaptive Behavior Path Planning for Combined Exploration and Visual Search

In this work we present an adaptive behavior path planning method for autonomous exploration and visual search of unknown environments. As volumetric exploration and visual coverage of unknown environments, with possibly different sensors, are non-identical objectives, a principled combination of the two is proposed. In particular, the method involves three distinct planning policies, namely exploration, and sparse or dense visual coverage. A hypergame formulation is proposed which allows the robot to select for the next-best planning behavior in response to the currently encountered environment challenges in terms of geometry and visual conditions, alongside a self-assessment of its performance. The proposed planner is evaluated in a collection of experimental and simulation studies in diverse environments, while comparative results against a state-of-the-art exploration method are also presented.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]