尽管沟通延迟可能会破坏多种系统，但大多数现有的多基因轨迹计划者都缺乏解决此问题的策略。最先进的方法通常采用完美的通信环境，这在现实世界实验中几乎是现实的。本文介绍了强大的Mader（RMADER），这是一个分散的异步多轨迹计划者，可以处理代理商之间的通信延迟。通过广播新优化的轨迹和忠实的轨迹，并执行延迟检查步骤，Rmader即使在通信延迟下也能够保证安全。Rmader通过广泛的仿真和硬件飞行实验得到了验证，并获得了100％的无碰撞轨迹生成成功率，表现优于最先进的方法。
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We propose a 6D RGB-D odometry approach that finds the relative camera pose between consecutive RGB-D frames by keypoint extraction and feature matching both on the RGB and depth image planes. Furthermore, we feed the estimated pose to the highly accurate KinectFusion algorithm, which uses a fast ICP (Iterative Closest Point) to fine-tune the frame-to-frame relative pose and fuse the depth data into a global implicit surface. We evaluate our method on a publicly available RGB-D SLAM benchmark dataset by Sturm et al. The experimental results show that our proposed reconstruction method solely based on visual odometry and KinectFusion outperforms the state-of-the-art RGB-D SLAM system accuracy. Moreover, our algorithm outputs a ready-to-use polygon mesh (highly suitable for creating 3D virtual worlds) without any postprocessing steps.
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从演示（LFD）方法中学习显示了解决多步任务的希望；但是，这些方法不能保证在给定干扰的情况下成功复制任务。在这项工作中，我们确定了这一挑战的根源，例如学习的连续政策失败无法满足演示中隐含的离散计划。通过利用模式（而不是子观念）作为具有模式不变性和目标达到性能属性的离散抽象和运动策略，我们证明我们所学的连续策略可以模拟由线性时间逻辑（LTL）公式指定的任何离散计划。因此，模仿者对任务和运动级别的干扰都具有鲁棒性，并保证取得任务成功。项目页面：https：//sites.google.com/view/ltl-ds
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