每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章标题：Learning Motion Planning Policies in Uncertain Environments through Repeated Task Executions作者：Florence Tsang, Ryan A. Macdonald, and Stephen L. Smith来源：IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)，2019编译：张宁审核：黄思宇，孙钦欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权摘要 在许多应用中，在不确定的环境中从起始点到目标位置的导航能力是必需的。尽管有许多用于在线重新计划的反应算法，但是在利用过去相同导航任务的执行结果来改进将来的执行方面没有太多研究。在这项工作中，我们首先通过引入学习反应规划问题（LRPP）来定义这个问题。其次，我们提出了一种方法来捕获这些过去相同任务的执行，
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