mpnetPrepareData
Prepare datos de entrenamiento para redes de planificación de movimiento
Desde R2023b
Descripción
preprocesa los datos de entrada para entrenar las redes de planificación de movimiento (MPNet) en un modelo de espacio de estados SE(2). ds
= mpnetPrepareData(dataset
,mpnet
)
La función mpnetPrepareData
:
Convierte el formato de las variables del espacio de estados al formato [x y cosθ sinθ]
Normaliza los valores de las variables del espacio de estados x y y para que se encuentren dentro del rango [0, 1].
Codifica el entorno del mapa de entrada en una representación compacta. La función utiliza un enfoque de codificación de conjunto de puntos básicos para codificar el mapa de entrada. El tamaño del entorno codificado se especifica mediante la propiedad
EncodingSize
del objeto de entradampnetSE2
.
La función devuelve los datos de entrada procesados como un objeto CombinedDatastore
.
Nota
Para ejecutar esta función, necesitará el Deep Learning Toolbox™.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Referencias
[1] Prokudin, Sergey, Christoph Lassner, and Javier Romero. “Efficient Learning on Point Clouds with Basis Point Sets.” In 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW), 3072–81. Seoul, Korea (South): IEEE, 2019. https://doi.org/10.1109/ICCVW.2019.00370.
[2] Qureshi, Ahmed Hussain, Yinglong Miao, Anthony Simeonov, and Michael C. Yip. “Motion Planning Networks: Bridging the Gap Between Learning-Based and Classical Motion Planners.” IEEE Transactions on Robotics 37, no. 1 (February 2021): 48–66. https://doi.org/10.1109/TRO.2020.3006716.
Historial de versiones
Introducido en R2023b