sampling-based motion planning | BriefGPT

关键词sampling-based motion planning

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Transformer 增强式运动规划器：基于注意力引导的采样用于特定状态决策
提出了一种名为 Transformer-Enhanced Motion Planner（TEMP）的新型深度学习运动规划框架，它与 Environmental Information Semantic Encoder（EISE）和 Moti
PDF2 months ago
使用图神经网络减少基于采样的运动规划的碰撞检查
通过训练图神经网络（GNN），我们提出了新的基于学习的方法来减少碰撞检查的计算量，加速采样空间中的路径规划，并通过随机几何图形（RGGs）和路径探索组件预测无碰撞的边来优化路径探索。
PDF2 years ago
机器人动作规划的学习式关键概率路图
该研究提出了一种通过图论技术和本地环境特征来识别关键状态的方法，并通过分层图中的全局连接有效利用这些关键状态来提高采样规划效率的 “Critical Probabilistic Roadmaps” 的算法，达到比均匀采样高三个数量级的效率提
PDF5 years ago
机器人移动规划中的潜空间学习
通过学习可规划的潜在表示，本文提出了基于潜在采样的动作规划 (L-SBMP) 的方法，该方法结合了控制机器人系统的最新进展和采样式运动规划 (SBMP) 的技术，可以处理高维度机器人系统的动作规划问题，同时采用了三个算法基本原则，即状态采样
PDF6 years ago