fast likelihood-based collision avoidance with extension to human-guided nav
时间: 2023-12-12 16:01:15 浏览: 41
快速基于似然的避碰技术扩展到人工引导导航。
快速基于似然的避碰技术是一种利用概率模型进行碰撞避免的方法。它通过估计行人或其他障碍物的运动轨迹,预测它们可能出现的位置,从而避免与其发生碰撞。
该技术的优点是速度快,可以及时响应潜在的碰撞风险。它使用快速的算法来估计碰撞概率,并根据概率结果进行决策。这种方法可以应用于自动驾驶汽车、机器人等多种领域。
而人工引导导航是指在导航过程中由人来进行指导和控制。在传统的自主导航技术中,主要是由设备或算法来控制导航行为。但在某些情况下,人的判断和经验是非常重要的,因此引入人工引导可以增加导航的准确性和安全性。
将快速基于似然的避碰技术与人工引导导航结合起来,可以提高导航系统的效率和精确性。例如,在自动驾驶汽车中,系统可以根据估计的碰撞概率和人的指导,做出合适的避碰决策。这样一来,无人驾驶汽车可以更好地适应复杂的交通环境和意外状况。
综上所述,快速基于似然的避碰技术在碰撞避免方面具有重要的应用价值。通过结合人工引导导航,可以进一步提高导航系统的性能和可靠性。这种技术的发展对于自动驾驶汽车、机器人等领域的发展具有良好的推动作用。
相关问题
如果一个假设检验既可以用wald test也可以用likelihood-ratio test,说明了什么
如果一个假设检验既可以用 Wald test 也可以用 likelihood ratio test,那么这说明了两个检验的统计量是等价的。这意味着在同样的假设检验下,两种方法得出的结果应该是一致的。这种结果的出现通常是因为在一些特定的情况下,Wald检验和Likelihood ratio检验的统计量是相同的,因此可以使用它们中的任意一种来进行假设检验。但是在其他情况下,这两种方法可能会得出不同的结果,因此需要谨慎选择使用哪种方法进行假设检验。
比较least squares, logit,probit model的maximised log-likelihood
Least squares, logit, and probit models are different types of regression models. Least squares is a linear regression model, while logit and probit are nonlinear regression models used for binary classification problems.
The maximized log-likelihood is a measure of how well a model fits the data. For least squares, the maximized log-likelihood is the negative sum of squared errors. For logit and probit, the maximized log-likelihood is the sum of the log-likelihood function evaluated at the estimated parameters.
Therefore, comparing the maximized log-likelihoods of these models is not straightforward as they have different forms. However, we can say that the logit and probit models are more appropriate for binary classification problems, while the least squares model is better suited for continuous response variables.
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