研究人员开发了一种使用高斯混合模型（GMM）的平面曲线新概率表示方法。该方法用线段近似曲线，每条线段都与一个捕获切向和法向不确定性的随机变量相关联。生成的GMM解析地表示局部几何形状和法向不确定性，适用于各种曲线类型，并可用于CAD、机器人和轨迹规划等应用。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍平面曲线新表示方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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arXiv:2606.06505v1 Announce Type: cross Abstract: We introduce a user defined probabilistic polygonal representation for plane curves. Given a curve, we select vertices on the curve and connect consecutive vertices by line segments to obtain a polygonal approximation. Each segmen…