連續場重建

深度分析

LASER：潛在世界模型與強化學習驅動的主動感測，用於稀疏觀測下的連續場重建

在稀疏觀測限制下，高解析度的連續物理場重建是一大挑戰。LASER 將主動感測正式建模為 POMDP，並引入一個能同步執行重建與前向預測的潛在世界模型，讓強化學習策略能在潛在空間中模擬「假如」情境並主動規劃感測器移動。