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原標題：3D打印新突破！曼大等提出DQN多樣化圖形路徑規(guī)劃器：銳角轉彎降低超93%，熱變形減少25%
關鍵字：路徑,圖形,方法,模型,團隊
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】香港中文大學等機構的研究團隊通過深度強化學習（DQN）開發(fā)了一種3D打印路徑規(guī)劃器，有效提升了打印效率和精度，為智能制造開辟了新途徑。隨著3D打印技術的迅速發(fā)展，如何在復雜的幾何圖形上生成高效且精確的打印路徑，已成為制約其廣泛應用的關鍵挑戰(zhàn)之一。
近日，曼徹斯特大學、波士頓大學和香港中文大學的研究團隊在SIGGRAPH Aisa 2024聯(lián)合提出了一種創(chuàng)新的、基于深度強化學習（DQN）的路徑規(guī)劃器，能夠在多種不同結構的圖形上生成優(yōu)化的3D打印路徑，顯著提升了打印過程的效率和精度。論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2408.09198
項目鏈接：https://rl-toolpath-planner.github.io/
在3D打印中，路徑規(guī)劃問題可以看作是在給定圖形上的節(jié)點序列中找到最優(yōu)路徑。這一問題的復雜性不僅在于不同模型的圖形結構各異，還在于圖形中的節(jié)點和邊數(shù)量龐大。傳統(tǒng)的方法，例如暴力搜索和啟發(fā)式算法，通常由于計算復雜度高，難以在較短時間內給出全局最優(yōu)解，而該研究提出的DQN優(yōu)化策略，通過動態(tài)構建局部搜索圖（LSG）并

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