PRIMER leverages imitation learning to achieve near-optimal and computationally efficient multiagent trajectory planning for robots with limited perception in uncertain environments, addressing the limitations of traditional optimization-based methods.
Ein vollständig dezentralisierter, mehragentenfähiger Trajektorienplaner mit Echtzeit-Bildsegmentierungsbasiertem Rahmenausrichtungssystem.
論文は、完全に分散化された不確実性を認識するマルチエージェント軌道プランナーとリアルタイムの画像セグメンテーションベースのフレームアライメントパイプラインを紹介しています。
The author presents a decentralized multiagent trajectory planner that integrates image segmentation for frame alignment to ensure safe navigation in unknown environments.