基于高效 B 样条路径构造加速深度神经网络局部车辆机动规划
机器人学
2023-01-24 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文展示了如何利用 B 样条对规划路径的高效表示，以及一种利用神经网络归纳偏置的构造过程，来加速基于 DNN 的运动规划器的推理与训练。我们在近期利用 DNN 架构从过往经验中学习局部车辆机动的工作基础上，引入了一种新颖的 B 样条路径构造方法，使得能够在约 11 ms 的近恒定时间内生成局部机动，并满足环境地图与类车车辆运动学所施加的若干约束。我们采用近期的 Bench-MR 框架对新规划器进行了充分评估，定量结果表明，在所选任务中我们的方法大幅优于最先进的规划器。
引用
@article{arxiv.2203.06963,
title = {Speeding up deep neural network-based planning of local car maneuvers via efficient B-spline path construction},
author = {Piotr Kicki and Piotr Skrzypczyński},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.06963},
year = {2023}
}
备注
Accepted at International Conference on Robotics and Automation ICRA 2022