要約
この論文では、50 年にわたるロボット研究の中で提案され、最近の開発で最高潮に達したロボットの動作を生成する広範な方法を概説します。
これは、明示的なモデルを操作するものから暗黙的なモデルを学習するものまで、通常は一緒に調査されることのない方法論の境界を越えます。
この論文では、現在の最先端技術とさまざまな方法論の特性について説明し、統合の機会を強調しています。
要約(オリジナル)
This paper reviews the large spectrum of methods for generating robot motion proposed over the 50 years of robotics research culminating in recent developments. It crosses the boundaries of methodologies, typically not surveyed together, from those that operate over explicit models to those that learn implicit ones. The paper discusses the current state-of-the-art as well as properties of varying methodologies, highlighting opportunities for integration.
arxiv情報
| 著者 | Kostas E. Bekris,Joe Doerr,Patrick Meng,Sumanth Tangirala |
| 発行日 | 2024-10-16 02:31:31+00:00 |
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