I detta brev presenteras latent provtagningsbaserad rörelseplanering (L-SBMP), en metod för beräkning av rörelseplaner för komplexa robotsystem genom att lära sig en planerad latent representation. Nya arbeten med kontroll av robotsystem har effektivt utnyttjat lokala, lågdimensionella inbäddningar av högdimensionell dynamik. I detta brev kombinerar vi dessa senaste framsteg med tekniker från provtagningsbaserad rörelseplanering (SBMP) för att utforma en metodik som kan planera för högdimensionella robotsystem utom räckhåll för traditionella tillvägagångssätt (t.ex. humanoider, eller till och med system där planering sker i det visuella rummet). Specifikt är det inlärda latenta utrymmet konstruerat genom ett autoenkodningsnätverk, ett dynamiksnätverk, och ett kollisionskontrollnätverk, som speglar de tre huvudalgoritmiska primitiverna i SBMP, nämligen tillståndsprovtagning, lokal styrning och kollisionskontroll. Framför allt kan dessa nätverk utbildas genom endast rådata från systemets tillstånd och åtgärder tillsammans med en övervakande kollisionskontroll. Genom att bygga på dessa nätverk, används en RRT-baserad algoritm för att planera rörelser direkt i latent utrymme-vi hänvisar till denna prospekteringsalgoritm som lärt latent RRT. Denna algoritm utforskar globalt det latenta utrymmet och kan generalisera till nya miljöer. Den övergripande metoden demonstreras på två planeringsproblem, nämligen ett visuellt planeringsproblem, där planering sker i visuellt (pixel) utrymme, och ett humanoid robot planering problem. Index Terms-Motion och vägplanering, djupt lärande inom robotik och automation.
REF generaliserar också rörelseplanering till nya miljöer, men kräver en kollisionskontroll och giltiga prover från testmiljöer.
Robot Motion Planning in Learned Latent Spaces
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}