本期为TechBeat人工智能社区第627期线上Talk。
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。
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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。
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
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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
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
倪瑞祺
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=41847
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-The End-
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