[已开源] https://github.com/hnsqdtt/GRALP [特点] 训练环境无地图, 仅靠随机改变各向离障距离驱动注意力网络进行学习,训练出在具体的物理约束(速度上限,视野上限)下高泛化性的轻量规划控制核心,配合简单前部算法(裁剪到LOS)即可实现跟踪与避障. [网络推理速度] 经过测试,导出为ONNX后在CPU上前向速度为0.35ms ; CPU上裸torch进行采样加前向速度约为2-3ms. 为了方便使用仓库添加了一键导出为ONNX的带README的运动接口脚本. [未来更新方
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