Neural Adaptive Motion Planning for Mobile Robots Navigating Dynamic Environments: Introducing NAMR-RRT
Integrating neural network-generated, dynamically updated heuristic regions with multi-directional search strategies significantly enhances the efficiency and robustness of robot motion planning in dynamic environments.
Bin-Optimized Motion Planning (BOMP): Using Deep Learning to Speed Up Robot Picking in Dynamic Environments
BOMP is a novel motion planning framework that leverages deep learning to enable faster and more efficient robot picking in cluttered environments, outperforming traditional methods in speed and reliability.
모바일 매니퓰레이터 경로 계획을 위한 위상학적으로 구별되는 초기 추측 생성 및 최적화
이동 로봇의 경로 계획에서 장애물 회피 및 로봇의 움직임 제약으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해, 로봇의 초기 위치 및 자세를 다양하게 설정하여 최적화된 경로를 찾는 방법을 제시한다.
移動マニピュレータの経路計画のための位相的に異なる初期推測の生成と最適化
移動マニピュレータの経路計画において、障害物やエンドエフェクタの経路制約によって生じる非凸性を克服するために、位相的に異なる複数の初期推測を生成し、それぞれを最適化することで、より良い局所最適解、すなわち大域最適解に近い解を得ることができる。
연산자 학습을 통한 일반화 가능한 동작 계획
본 논문에서는 동작 계획 문제에 대한 값 함수를 예측하기 위한 계획 신경 연산자(PNO)를 제안하며, 이를 통해 다양한 환경에서 재학습 없이 일반화 가능하고 효율적인 동작 계획을 가능하게 합니다.
StateTransformer-2: A Scalable Mixture-of-Experts Motion Planner for Generalizable Autonomous Driving
Scaling learning-based motion planners with a Mixture-of-Experts architecture and massive datasets significantly improves their generalization ability in autonomous driving, outperforming previous methods in complex and few-shot scenarios.
形状認識距離関数を用いたロバストなニューラルモーションプランニングのための物理制約付き自己教師あり学習：PC-Planner
複雑な環境下におけるロボットのモーションプランニングのロバスト性を向上させるために、物理制約を組み込んだ自己教師あり学習フレームワークと、ロボットの形状を考慮した新しい距離関数を提案する。
基於向量場引導學習預測控制的不確定性移動機器人運動規劃
本文提出了一種名為向量場引導學習預測控制 (VF-LPC) 的兩級運動規劃方法，用於解決具有不確定動態特性的移動機器人在障礙密集環境中的安全導航問題。
로봇 구성 공간에서 충돌 없는 볼록 폴리토프를 생성하는 더 빠른 알고리즘
본 논문에서는 샘플링 기반 방법과 비선형 프로그래밍을 활용하여 로봇의 구성 공간에서 충돌 없는 볼록 폴리토프를 생성하는 두 가지 새로운 알고리즘, IRIS-ZO와 IRIS-NP2를 제안하며, 기존의 IRIS-NP 알고리즘보다 속도, 확장성, 사용자 편의성을 향상시켜 로봇 모션 플래닝의 효율성을 높이는 데 기여합니다.
Faster Algorithms for Expanding Collision-Free Convex Polytopes within Robot Configuration Space: Enhancing Motion Planning Efficiency
This research paper introduces two novel algorithms, IRIS-ZO and IRIS-NP2, designed to accelerate the construction of collision-free regions in robot configuration space, a critical bottleneck in motion planning, particularly for methods like GCSTrajOpt.
© 2024 by Linnk AI