研究人员开发了CoCoNav，一个用于在拥挤环境中进行机器人导航的新框架，该框架提高了安全性和效率。该系统使用在线共形校准来调整轨迹误差界限，使其能够响应行人运动变化的预测误差。一种新颖的规划器使用软约束模型预测控制生成名义轨迹，然后在执行前根据这些校准的界限对它们以及应急机动进行认证。在模拟和四足机器人上的实验表明，与现有方法相比，CoCoNav能有效平衡避碰、任务完成和导航效率。 AI
影响 通过提高预测导航能力，增强了机器人在复杂、动态环境中的安全性和效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器人导航新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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