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摘要。本文提出了连续的时间最佳控制框架 - 在不确定性驱动方案中生成参考轨迹的工作。先前的工作[1]提出了一个自动驾驶汽车的离散时间随机代理。这些结果扩展到连续的时间，以确保在实时设置中发电机的鲁棒性。我们表明，连续时间的随机模型可以通过产生更好的结果来捕获信息的不确定性，从而限制了与离散方法相比，违反问题限制的风险。动态求解器提供更快的计算，而连续的时间模型比离散时间模型更适合多种多样的驾驶场景，因为它可以处理进一步的时间范围，这可以在城市驾驶场景的框架之外进行轨迹计划。
不确定性下的轨迹计划的连续时间最佳控制
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