[3줄 Control] 샘플링 대신 뉴럴넷

2021. 8. 18. 01:35AI Paper Review

<arxiv> https://arxiv.org/abs/1806.05767

Motion Planning Networks

Fast and efficient motion planning algorithms are crucial for many state-of-the-art robotics applications such as self-driving cars. Existing motion planning methods become ineffective as their computational complexity increases exponentially with the dime

arxiv.org


1. Path Planning 문제를 기존에 샘플링 베이스드 방법론으로 풀었다. 시간을 오래 들이면 더 좋은 해가 나오지만 실시간 제어에서는 그럴 수 없다.

2. 그럼 샘플링으로 만든 거의 옵티말에 가까운 해를 뉴럴넷으로 학습하면 어떨까? 피쳐는 Point Cloud 같은걸로 주고 말이야.


3. 같은 시간이면 기존 방법을 뛰어넘는구나! 리얼타임으로도 옵티말한 제어가 가능하게 되었다.


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