論文の概要: The State of Robot Motion Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12172v1
- Date: Wed, 16 Oct 2024 02:31:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:43:13.449330
- Title: The State of Robot Motion Generation
- Title(参考訳): ロボットモーション生成の現状
- Authors: Kostas E. Bekris, Joe Doerr, Patrick Meng, Sumanth Tangirala,
- Abstract要約: 本稿では,50年間にわたるロボット工学研究の成果を概説する。
これは、通常調査されていない方法論の境界を、明示的なモデルで運用するものから暗黙的なモデルで学習するものへと横断する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.786401496331395
- License:
- Abstract: 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.
- Abstract(参考訳): 本稿では,50年間にわたるロボット工学研究の成果を概説する。
これは、通常調査されていない方法論の境界を、明示的なモデルで運用するものから暗黙的なモデルで学習するものへと横断する。
本稿では,現状と様々な方法論の特性について論じ,統合の機会を浮き彫りにしている。
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