44、基于图像的安全输出反馈运动规划

基于图像的安全输出反馈运动规划

在运动规划领域，如何从图像中实现安全的输出反馈运动规划是一个关键问题。本文将详细介绍一种基于收缩理论的解决方案，该方案通过学习感知模块、界定跟踪和估计误差、优化收缩度量以及约束规划器等步骤，实现了从图像中进行安全运动规划的目标。

1. 基本概念与数据集

• 可推断状态与简化观测 ：存在一些状态可以直接从观测值 $y$ 中推断出来，将这些状态的索引对应的简化观测记为 $y_r = C_rx \in R^{n_r}$，其中 $C_r \in {0, 1}^{n_r×n_x}$ 是一个布尔矩阵，用于选择 $x$ 中可观测的维度。
• 数据集 ：
  • 训练数据集 $S$ ：$S = {h(x_i, \theta_i), x_i, \theta_i} {i = 1}^{N {data}}$，是无噪声的观测 - 状态 - 参数三元组数据集，其中 $x_i \in D_p \subseteq X$，$\theta_i \in D_{\theta} \subseteq \Theta$，通过采样、演示等方式收集。
  • 验证数据集 $V$ ：$V = {h(x_i, \theta_i), x_i, \theta_i} {i = 1}^{N {val}}$，在 $D_p × D_{\theta}$ 中独立同分布收集。
• 可信规划域