Ariadne：无需轨迹数据的流形引导轨迹规划

2026年10月8日，arXiv cs.RO 刊出研究报道，Silong Yong 等作者提出轨迹规划方法 Ariadne。该方法通过学习状态空间流形，并利用该流形的几何结构进行轨迹规划，训练仅需状态观测，无需专家轨迹数据。报道称，在 Maze2D 与机器人运动规划基准上，Ariadne 能从纯状态监督中构建可行路径，并泛化到未见过的起点-终点组合；在高维双臂规划任务中，无需轨迹数据训练即可与轨迹监督方法和经典规划器保持竞争力。该论文已被 NeurIPS 2026 接收。截至本版，尚无后续跟进报道，也未出现与上述说法相矛盾的信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。