Akule：稀疏交互扩散的多机器人规划框架

Manav Vora 等人提交预印本论文，提出 Akule——一种稀疏交互扩散框架，用于多机器人运动规划。其思路是在一个冻结的单机器人轨迹先验之上，叠加三个可学习模块：可复用的成对修正模型、上下文选择器和组合器，从而避免昂贵的联合计算，实现快速、可扩展的规划。 目前该工作以 arXiv 预印本形式发布，尚未显示经过同行评审或实验验证的公开结论；其实际效果与适用范围仍待进一步检验。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。