论文对比经典与学习型动态危险实时运动规划

Eran Iceland 等作者提交论文，在统一基准下对比经典规划器与基于学习的方法在动态危险场中的实时运动规划表现。结果显示：确定性环境中经典规划器成功率近乎完美、路径质量更高，但规划耗时较大；随机障碍动态下在线搜索对预算高度敏感。 在随机障碍动态下，PPO 策略在延迟、成功率和路径质量上均优于经典方法。研究据此认为，障碍演化的不确定性比部分可观测性更能决定哪种规划范式有效。该论文计划在 2027 年国际人工生命与机器人研讨会（AROB 2027）上报告。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。