摘  要  : “TEB”方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正，从而优化了机器人的运动轨迹。在轨迹优化问题中考虑的目标包括但不限于：整体路径长度、轨迹运行时间、与障碍物的距离、通过中间路径点以及机器人动态、运动学和几何约束的符合性。“TEB方法”明确考虑了运动状态下时空方面的动态约束，如机器人的速度和加速度是有限制的。路径规划是实时进行的，“TEB”能够解决动态障碍

摘要：在非结构化环境中导航是agent的一项基本能力，因此在人工智能的研究和发展中具有重要的意义。远程导航是一项复杂的认知任务，它依赖于对空间的内部表示，以可识别的地标和健壮的视觉处理为基础，能够同时支持连续的定位(“我在这里”)和目标表示(“我要去那里”)。基于近期“将深度强化学习应用于迷宫导航问题”的研究，我们提出了一种可应用于城市尺度的端到端深度强化学习方法。我们意识到成功的导航依赖于“通用

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