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【ICRA 2024 | 机器人】基于学习方式利用混合密度网络的多模态运动规划
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摘要:在运动规划算法中,计算时间和路径最优性之间的权衡是一个重要的考虑因素。经典的基于采样的算法在高维规划中计算效率不足,而基于学习的方法在实现时间效率和最优运动规划方面显示出巨大的潜力。基于SOTA学习的运动规划算法利用基于采样方法生成的路径作为专家监督数据,并通过回归技术训练网络。然而,这些方法往往忽略了训练集中最优路径的重要多模态特性,使得它们在某些场景下无法找到好的路径。本文提出了一种基于混合密度网络的多模态神经元规划器(Multimodal Neuron Planner, MNP),该方法明确考虑了训练数据的多模态,同时实现了时间效率和路径最优性。对于以点云为代表的环境,MNP首先通过编码适合处理点云的网络,将点云有效压缩为潜在向量;然后,我们设计了多模态规划网络,使MNP能够学习和预测多个最优解。仿真结果表明,该方法优于基于SOTA学习的MPNet方法和基于高级采样的IRRT*和BIT*方法
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