arXiv cs.RO· Yilong Chen, Yong K. Cho·2026-10-27 12:00· 2 小时前AI 评分59

基于 LiDAR 的 GNN 框架从无标注轨迹学习交互感知路径修正，面向施工机器人

Learning Interaction-Aware Path Corrections from Unlabeled Trajectories: A LiDAR-Based Sim-to-Real GNN Framework for Construction Robots

AI 导读

研究提出一种仅用 LiDAR 的实时框架，从无标注演示中学习交互感知的路径修正：用匀速外推生成残差学习目标，由 GNN 建模机器人、行人与目标上下文之间的关系，部署时用扩展卡尔曼滤波跟踪 LiDAR 检测构建动态图，并通过与规划器无关的接口偏移规划器生成的路径点。

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