ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИЙ ДВИЖЕНИЯ В ДВУМЕРНОЙ СРЕДЕ

В докладе рассматривается проблема планирования движения в двумерной среде на базе нейронной сети глубокого обучения. Исследуется две формы представления карты среды – растровая и векторная. Для каждой формы создана обучающая выборка, на основе которой обучены нейронные сети различной структуры. Показано, что точность обучения слабо зависит от формы представления информации. Однако векторное представление карты среды, включающее информацию о положении робота, цели, препятствий и ближайшую область вокруг робота, позволяет сократить время обучения. Данный эффект достигается за счет снижения объема обрабатываемой нейронной сетью информации. Предложенные решения подтверждаются результатами численного моделирования.