经典与神经采样算法在机器人导航中的性能比较

Hichem Cheriet, Badra Khellat Kihel, Samira Chouraqui

2026

摘要

本文比较了RRT*、Neural RRT*和Neural Informed RRT*三种算法在含凸凹障碍物环境中的表现，发现神经引导规划器能生成更短（最多14%）和更平滑（55-75%）的路径。其中Neural Informed RRT*综合性能最佳，尽管计算时间略有增加。

motion planningneural samplingRRT*autonomous navigationpath quality

LEARNING

开放获取📊 1 引用

Keyi Shen, Glen Chou

2026

LEARNING

📊 0 引用

Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik 等 6 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

LEARNING

📊 0 引用

Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

LEARNING

📊 0 引用

Jiaxin Liu, Xiaofeng Zhou, Suyang Yu 等 8 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026