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规划器：锐角转弯降低超93%，热变形减少25%
关键字：路径,图形,方法,模型,团队文章来源：新智元
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新智元报道编辑：LRST
【新智元导读】香港中文大学等机构的研究团队通过深度强化学习（DQN）开发了一种3D打印路径规划器，有效提升了打印效率和精度，为智能制造开辟了新途径。随着3D打印技术的迅速发展，如何在复杂的几何图形上生成高效且精确的打印路径，已成为制约其广泛应用的关键挑战之一。
近日，曼彻斯特大学、波士顿大学和香港中文大学的研究团队在SIGGRAPH Aisa 2024联合提出了一种创新的、基于深度强化学习（DQN）的路径规划器，能够在多种不同结构的图形上生成优化的3D打印路径，显著提升了打印过程的效率和精度。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.09198
项目链接：https://rl-toolpath-planner.github.io/
在3D打印中，路径规划问题可以看作是在给定图形上的节点序列中找到最优路径。这一问题的复杂性不仅在于不同模型的图形结构各异，还在于图形中的节点和边数量庞大。传统的方法，例如暴力搜索和启发式算法，通常由于计算复杂度高，难以在较短时间内给出全局最优解，而该研究提出的DQN优化策略，通过动态构建局部搜索图（LSG）并原文链接：3D打印新突破！曼大等提出DQN多样化图形路径规划器：锐角转弯降低超93%，热变形减少25%
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