Neuronale implizite Modelle des Bewegungsvolumens für schnelle Kollisionserkennung
Ein neuronales Netzwerk lernt eine implizite Darstellung des Bewegungsvolumens eines Roboters, parametrisiert durch Start- und Zielkonfiguration. Dies ermöglicht eine schnelle Berechnung von Abständen zwischen einem Punkt im Arbeitsraum und dem Bewegungsvolumen, was die Kollisionserkennung beschleunigt.
