Snabba och effektiva rörelseplaneringsalgoritmer är avgörande för många toppmoderna robotapplikationer som självkörande bilar. Befintliga rörelseplaneringsmetoder blir ineffektiva när deras beräkningskomplexitet ökar exponentiellt med dimensionaliteten i rörelseplaneringsproblemet. För att ta itu med detta problem presenterar vi Motion Planning Networks (MPNet), en neural nätverk-baserad ny planeringsalgoritm. Den föreslagna metoden kodar för givna arbetsytor direkt från en punktmolnsmätning och genererar end-to-end kollisionsfria vägar för givna start- och målkonfigurationer. Vi utvärderar MPNet på olika 2D- och 3D-miljöer inklusive planering av en 7 DOF Baxter robotmanipulator. Resultaten visar att MPNet inte bara är konsekvent beräkningseffektiv i alla miljöer utan också generaliserar till helt osynliga miljöer. Resultaten visar också att beräkningstiden för MPNet konsekvent är mindre än 1 sekund i alla presenterade experiment, vilket är betydligt lägre än befintliga toppmoderna rörelseplaneringsalgoritmer.
OracleNet-konceptet utvidgades sedan till ramverket Motion Planning Networks (MPNet) REF, som genererar kollisionsfria vägar för givna start- och måltillstånd (konfigurationer) direkt med punktmoln som ingång.
Motion Planning Networks
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}