北京
本期为TechBeat人工智能社区第627期线上Talk。
北京时间10月9日(周三)20:00，普渡大学博士生倪瑞祺的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“基于物理信息机器学习的运动规划”，届时他将简单介绍团队在通过使用神经网络解程函方程来进行运动规划这一方法的系列工作。
Talk·信息
主题：基于物理信息机器学习的运动规划
嘉宾：普渡大学 · 博士生 - 倪瑞祺
时间：北京时间10月9日(周三)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
运动规划是机器人执行动作的必备环节,近年来基于机器学习的运动规划在运行效率上体现出了优势。然而，这些方法通常使用大量的传统方法得到的轨迹作为训练数据，这是一个瓶颈。
我们提出通过使用神经网络解程函方程来进行运动规划，这一方法只需要计算机器人到障碍物的距离，同时我们的方法在执行效率上更高。本次分享将简单介绍我们在这个方法的系列工作。
Talk大纲
1. 介绍基于物理信息机器学习的运动规划: 通过解偏微分方程-程函方程来解决机器人运动规划问题
2. 通过渐进学习 (课程学习) 和程函方程的粘性解来提高机器学习运动规划的结果
3. 将这些结果应用到流形约束的运动规划问题上
Talk·预习资料
论文链接： https://arxiv.org/abs/2210.00120
论文链接： https://arxiv.org/abs/2306.00616 代码链接： https://github.com/ruiqini/P-NTFields
论文链接： https://arxiv.org/abs/2403.05765
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Talk·嘉宾介绍
倪瑞祺
普渡大学 · 博士生
倪瑞祺，普渡大学博士生。 目前的研究方向是基于机器学习的运动规划和控制。 曾在机器学习和机器人会议ICLR、RSS、ICRA上发表过工作。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=41847
-The End-
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