Графовые нейронные сети (GNN) для планирования движения

GraphMP: Графовый нейронный планировщик движения

GraphMP – нейронный планировщик движения, способный работать с задачами различной размерности, от 2D-лабиринтов до высокомерных робототехнических манипуляторов. Его ключевое преимущество заключается в настраиваемой архитектуре и методике обучения, позволяющей эффективно извлекать графовые шаблоны и обрабатывать поиск по графу.

Энд-ту-энд нейронный планировщик движения

Этот планировщик акцентирует внимание на безопасности и соблюдении правил в городской среде. Интеграция данных LIDAR и HD-карт позволяет создавать детальные 3D-представления и прогнозы для автономных автомобилей.

Сети планирования движения (MPNet)

MPNet интегрирует глубокое обучение в планирование движения для эффективной навигации в высокомерных пространствах. Его сеть-кодировщик создает латентное пространственное представление препятствий, а планирующая сеть предсказывает пути на основе конфигурации робота.

Заключение

Графовые нейронные сети для планирования движения предлагают значительные преимущества в робототехнической навигации. Разнообразные подходы GraphMP, Энд-ту-энд планировщика и MPNet демонстрируют, что эта технология может адаптироваться к широкому спектру сред, обеспечивая скорость, эффективность и безопасность в планировании оптимальных путей для автономных систем.