gnn-motion-planning：加速采样运动规划的新方法

gnn-motion-planning：加速采样运动规划的新方法

gnn-motion-planning The official repo for NeurIPS 2021 paper 'Reducing Collision Checking for Sampling-Based Motion Planning Using Graph Neural Networks' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnn-motion-planning

项目介绍

gnn-motion-planning 是一个基于图神经网络（GNN）的采样运动规划加速框架。在机器人领域，采样运动规划是一种广泛用于在连续配置空间中寻找路径的方法。然而，在此过程中，检查障碍物碰撞是一个主要的计算瓶颈。gnn-motion-planning 提出了新的基于学习的方法，通过训练能够执行路径探索和路径平滑的图神经网络来减少碰撞检查，从而加速运动规划过程。

项目技术分析

gnn-motion-planning 项目的核心技术是利用图神经网络（GNN）对随机几何图（RGG）进行学习和优化。RGG 是从批采样生成的，项目中的路径探索组件通过迭代预测无碰撞边来优先探索这些边。路径平滑组件则优化探索阶段获得的路径。GNN 的优势在于能够从 RGG 中捕捉几何模式并通过批采样泛化到未见过的环境中。实验结果表明，学习到的组件可以显著减少碰撞检查，并在具有挑战性的高维运动规划任务中提高整体规划效率。

项目使用的技术栈包括：

• Python 3.8
• PyTorch
• PyTorch Geometric
• PyBullet（用于碰撞检测和可视化）
• JupyterLab
• Transforms3D
• Matplotlib
• Shapely
• Descartes

项目及技术应用场景

gnn-motion-planning 提供了多种环境，从2D迷宫到14D双KUKA iiwa 机械臂，以展示其广泛的适用性。以下是项目的主要应用场景：

1. 机器人路径规划：在复杂的机器人环境中，如仓库、工厂或家庭，机器人需要避开各种障碍物，高效地规划出一条路径。
2. 无人驾驶车辆：无人驾驶车辆在复杂的城市环境中行驶时，需要实时规划出无碰撞的路径。
3. 虚拟现实：在虚拟现实应用中，为虚拟角色规划平滑且无碰撞的路径，提高用户体验。

项目特点

1. 减少碰撞检查：通过训练 GNN，项目能够预测无碰撞的路径，减少碰撞检查的次数，从而提高规划效率。
2. 泛化能力强：项目利用 GNN 的能力，通过批采样学习到的几何模式，能够泛化到新的环境中。
3. 多种环境支持：项目支持多种不同维度的环境，具备广泛的适用性和灵活性。
4. 易于集成：项目提供了与多种流行运动规划算法（如 PRM、RRT*、BIT* 等）的集成，方便用户根据自己的需求选择和切换。

通过上述特点，gnn-motion-planning 成为一个在运动规划领域具有创新性和实用性的开源项目，值得广泛关注和应用。

总结

gnn-motion-planning 项目的出现为运动规划领域带来了一种全新的思路和方法。通过利用 GNN 的强大能力，该项目不仅能够提高运动规划的效率，还能在多种不同环境中应用。对于机器人技术、无人驾驶和虚拟现实等领域的研究者和开发者来说，gnn-motion-planning 无疑是一个值得尝试和探索的开源项目。

gnn-motion-planning The official repo for NeurIPS 2021 paper 'Reducing Collision Checking for Sampling-Based Motion Planning Using Graph Neural Networks' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnn-motion-planning