Temel Kavramlar
Ein neuartiger datengetriebener Ansatz zur Identifizierung von Modellabweichungen für die sichere Navigation von UGVs in komplexen Umgebungen.
İstatistikler
"Die minimale Modellabweichungsgrenze z˜fϵ wird berechnet, um eine robuste Navigation von UGV-Systemen in unbekannten und überfüllten Umgebungen zu gewährleisten."
"Die Wahrscheinlichkeitsaussage (14) erzwingt kollisionsfreie Bedingungen in besetzten Räumen mit einer Konfidenz von 1 - ϵ für alle Zeiten."
Alıntılar
"Das vorgeschlagene Framework lernt automatisch eine obere Grenze für Modellreste aus Daten und berechnet systematisch die entsprechenden Kollisionspuffer, die für eine garantiert probabilistische sichere Navigation von UGV-Systemen in unbekannten und überfüllten Umgebungen erforderlich sind."
"Unser Ziel ist es, Trajektorien und Steuerungsrichtlinien zu entwickeln, die robust gegen Modellabweichungen sind und probabilistische Garantien bieten, um a priori unbekannte Hindernisse zu vermeiden."