Aprendizaje profundo
Estos ejemplos aplican flujos de trabajo de aprendizaje profundo a aplicaciones de navegación autónoma utilizando Deep Learning Toolbox™ junto con Navigation Toolbox™.
Ejemplos destacados
Entrene un muestreador basado en aprendizaje profundo para la planificación del movimiento
Este ejemplo muestra cómo crear un muestreador basado en aprendizaje profundo utilizando Motion Planning Networks para acelerar la planificación de rutas utilizando planificadores basados en muestreo como RRT (árbol aleatorio de exploración rápida) y RRT*. Para obtener información sobre las redes de planificación de movimiento (MPNet) para el muestreo del espacio de estados, consulte Comience con las redes de planificación de movimiento.
Acelere la planificación del movimiento con un muestreador basado en aprendizaje profundo
El ejemplo muestra cómo utilizar planificadores basados en muestreo como RRT (árbol aleatorio de exploración rápida) y RRT* con Motion Planning Networks (MPNet), un muestreador basado en aprendizaje profundo para encontrar rutas óptimas de manera eficiente.
