作者提出预算约束下的奖励引导RRT*规划框架

Vin\'icius Ara\'ujo de Oliveira等作者提出 Reward-Guided RRT*，一种基于采样的任务与运动规划框架。它通过一系列局部联合的任务选择与运动规划阶段，直接在连续状态空间中构建满足预算的任务序列，无需预计算任务转移图。 作者称，框架中的返回可行性程序确保每个被选任务都能在不违反任务预算的前提下被访问。作者还将该框架扩展到 Dubins 转向，并在 CoppeliaSim 中用缩比车式机器人平台进行了评估。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。