Neural-network-driven method for optimal path planning via high-accuracy region prediction
Sampling-based path planning algorithms suffer from heavy reliance on uniform sampling, which accounts for unreliable and time-consuming performance, especially in complex environments. Recently, neural-network-driven methods predict regions as sampling domains to realize a non-uniform sampling and...
Uložené v:
| Vydané v: | Artificial life and robotics Ročník 29; číslo 1; s. 12 - 21 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Tokyo
Springer Japan
01.02.2024
Springer Nature B.V |
| Predmet: | |
| ISSN: | 1433-5298, 1614-7456 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!