Abstract-This paper beskriver Motion Planning Networks (MPNet) 1, en beräkningseffektiv, lärande-baserad neural planerare för att lösa rörelseplanering problem. MPNet använder neurala nätverk för att lära allmänna nära-optimala heuristik för vägplanering i synliga och osynliga miljöer. Den tar emot miljöinformation som punktmoln, samt en robots initiala och önskade målkonfigurationer och rekursivt kallar sig själv för att dubbelriktat generera uppkopplingsbara vägar. Förutom att hitta direkt anslutningsbara och nästan optimala vägar i ett enda pass, visar vi att värsta fall teoretiska garantier kan bevisas om vi slår samman denna neurala nätverksstrategi med klassiska provbaserade planerare i en hybrid strategi samtidigt som betydande beräknings- och optimalitet förbättringar. För att lära sig MPNet-modellerna presenterar vi en aktiv kontinuerlig inlärningsmetod som gör det möjligt för MPNet att lära sig av strömmande data och aktivt be om expertdemonstrationer när det behövs, drastiskt minska data för utbildning. Vi validerar MPNet mot guldstandard och toppmoderna planeringsmetoder i en mängd olika problem från 2D till 7D robot konfigurationsutrymmen i utmanande och belamrade miljöer, med resultat som visar betydande och konsekvent starkare prestandamått, och motiverande neural planering i allmänhet som en modern strategi för att lösa rörelseplanering problem effektivt.
Beräkningseffektiviteten är också ett annat problem i robotens högdimensionella konfigurationsutrymme REF.
Motion Planning Networks: Bridging the Gap Between Learning-based and Classical Motion Planners
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}