Energy-Efficient Realtime Motion Planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Motion planning is a fundamental problem in autonomous robotics with real-time and low-energy requirements for safe navigation through a dynamic environment. More than 90% of computation time in motion planning is spent on collision detection between the robot and the environment. Several motion planning approaches, such as deep learning-based motion planning, have shown significant improvements in motion planning quality and runtime with ample parallelism available in collision detection. However, naive parallelization of collision detection queries significantly increases computation compared to sequential execution. In this work, we investigate the sources of redundant computations in coarsegrained (inter-collision detection) and fine-grained (intracollision detection) parallelism. We find that the physical spatial locality of obstacles results in redundant computation in coarse-grained parallelism. We further show that the primary sources of redundant computation in fine-grained parallelism are easy cases where objects are far apart or significantly overlapping. Based on these insights, we propose MPAccel to improve the energy efficiency of parallelization in motion planning. MPAccel consists of SAS, a Spatially Aware Scheduler for coarse-grained parallelism, and CECDUs, Cascaded Early-exit Collision Detection Units for fine-grained parallelism. SAS results in 7× speedup using 8× parallelization with 6% increase in the computation compared to 3.7× speedup with 83% increase in computation for naive parallelization. CECDU can perform collision detection in 46 -- 154 cycles for a robot with 6 degrees of freedom. We evaluate MPAccel to execute a state-of-the-art learning-based motion planning algorithm. Our simulations suggest MPAccel can achieve real-time motion planning for a robot with 7 degrees of freedom in 0.014ms-0.49ms with an average latency of 0.099ms compared to 1.42ms on a CPU-GPU system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle