Details
| Title | 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 |
|---|---|
| Creators | Довгополик Илья Сергеевич ; Борисов Олег Игоревич |
| Organization | Национальный исследовательский университет ИТМО |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Collection | Общая коллекция |
| Document type | Article, report |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-529 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\77854 |
| Record create date | 12/23/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
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.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0
