Детальная информация
| Название | Интеллектуальная эвристика в задаче планирования движения робототехнических систем // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Авторы | Довгополик Илья Сергеевич ; Борисов Олег Игоревич |
| Организация | Национальный исследовательский университет ИТМО |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-529 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77854 |
| Дата создания записи | 23.12.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
В работе рассматривается применение методов машинного обучения в задаче планирования пути робототехнических систем. Рассматриваются алгоритмы планирования на основе графов и применяемая для повышения эффективности эвристика выборки узлов графа. Проведён анализ возможных областей применения методов машинного обучения для улучшения работы алгоритмов на основе графов, рассмотрены существующие подходы с использованием ИИ в задачах обучения эвристик, определения направления поиска и использовании модели ИИ в качестве локального планировщика. Определены достоинства и недостатки существующих подходов поиска пути с ИИ для этих областей применения.
The paper considers the application of machine learning methods in the problem of path planning for robotic systems. Graph-based planning algorithms and the heuristics of graph node selection are considered. An analysis of possible areas of application of machine learning methods to improve the performance of graph-based algorithms is carried out, existing approaches using AI in the problems of learning heuristics, determining the search direction, and using an AI model as a local planner are considered. The advantages and disadvantages of existing AI pathfinding approaches for these areas of application are determined.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
