Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten durch kombinierte Optimierung, Sampling und Maschinelles Lernen in der Aufgaben- und Bewegungsplanung

Durch die Integration von diskreter Aufgabenplanung und kontinuierlicher Trajektorienoptimierung, die Entwicklung adaptiver Meta-Lösungsalgorithmen sowie den Einsatz von Maschinellem Lernen zur Beschleunigung kostenintensiver Berechnungen, können Algorithmen für die Aufgaben- und Bewegungsplanung deutlich verbessert werden.