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...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Artificial life and robotics Ročník 29; číslo 1; s. 12 - 21 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Tokyo
Springer Japan
01.02.2024
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 1433-5298, 1614-7456 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!