论文提出无限可微集合间距离h-NESDF
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论文提出无限可微集合间距离h-NESDF
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AI 综述
Vinicius Mariano Gonçalves 与 Pedro Antonio de Souza Campos Rodrigues 在 arXiv 预印本中提出 NESDF,即两个一般集合(仅需温和正则性假设,可非凸)之间的法向欧氏符号距离函数。该度量本身不可微,作者由此引入带平滑参数 h 的推广 h-NESDF:h>0 时处处无限次可微,h 趋于 0 时退化为 NESDF。 作者称该度量适合 GPU 并行化、因而可高效计算,并通过大量仿真实验评估其在运动规划中的可行性。摘要未给出成功率、规划耗时或实机验证结果,实验限于仿真,论文尚未经同行评议。
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最新进展11月4日 13:00
h-NESDF:两个集合间可无限次求导的符号距离及其机器人应用报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · cs.ROh-NESDF:两个集合间可无限次求导的符号距离及其机器人应用
论文提出 NESDF(两个一般集合间的法向欧氏符号距离函数),该度量本身仍不可微,但由此引入带平滑参数 h 的推广 h-NESDF:当 h>0 时该度量处处无限次可微,且当 h 趋于 0 时退化为 NESDF。作者称该度量适合 GPU 并行化,因而可高效计算,并通过大量仿真实验评估其在运动规划中的可行性。原文摘要未给出具体成功率、规划耗时或实机验证结果,实验阶段限于仿真。
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