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要控制机器人如何移动，运动计划必须在高维状态空间中计算路径，同时考虑与电动机和关节相关的物理约束，产生平稳稳定的运动，避免障碍物，并防止碰撞。因此，运动计划算法必须平衡竞争需求，并且应非常融合不确定性，以处理噪声，模型错误并促进在复杂环境中的部署。为了解决这些问题，我们基于变异的gaus-sian流程为机器人运动计划介绍了一个框架，该过程统一并概括了基于概率的各种基于概率的运动计划算法，并将它们与基于优化的计划者联系起来。我们的框架提供了一种原则性和灵活的方式，用于基于不平等的基于不平等的不平等和软运动规划的约束，在末端训练期间是直接的，并提供基于间隔和基于蒙特卡洛的不确定性估计值。我们使用不同的环境和机器人进行实验，并根据计划的路径的可行性和障碍避免质量进行比较。结果表明，我们提出的方法在成功率和路径质量之间取得了良好的平衡。
通过二元优化镜头
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