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我们提出了不确定性感知的模块化自治堆栈的框架，以描述利用不确定性定量（UQ）的现代机器人系统。在论文的第一部分中，我们引入了导航框架的实现。我们提出了一条新型管道，以从使用保形预测的轨迹预测模型以及一种利用这些集合的安全保证的计划方法中获得概率安全且可行的可行性集合。我们通过实际的自动驾驶数据以及波音车辆的实验来展示管道在仿真中的功效。在第二部分中，我们通过研究使用UQ的系统范围的影响，对框架进行了分析。我们使用级别设置估计工具来有效地量化系统的鲁棒性和校准，即使评估过程成本很高。我们将分析应用于两个现实的行业级系统。我们发现，在存在输入误差的情况下，UQ改善了整体系统的鲁棒性，尽管上游的错误输出错误，但UQ使下游模块能够提供校准的输出。
不确定性吸引模块化的设计和分析...
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