Les chercheurs ont appliqué des approches d’apprentissage en profondeur basées sur l’itinéraire des véhicules pour rationaliser les trajectoires de planification des robots dans un entrepôt de commerce électronique. Leur méthode décompose le problème en morceaux plus petits, puis prédit les meilleurs morceaux à résoudre avec les algorithmes traditionnels.
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