Изменения

Как правило осуществляется с помощью дискретизации пространства и последующего применения алгоритмов на графах, например различных вариаций [https://en.wikipedia.org/wiki/Rapidly-exploring_random_tree RRT алгоритмов], для поиска оптимальной траектории. В последнее время также становятся более актуальными решения с применением машинного обучения {{---}} в частности, подходы на основе имитационного обучения и обратного [[Обучение с подкреплением|обучения с подкреплением]]<ref>[https://towardsdatascience.com/inverse-reinforcement-learning-6453b7cdc90d Alexandre Gonfalonieri (2018) "Inverse Reinforcement Learning {{---}} Introduction and Main Issues"]</ref><ref>[https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_417 Abbeel P., Ng A.Y. (2011) "Inverse Reinforcement Learning"]</ref>, обученные на большом количестве примеров, предоставленных человеком<ref>[https://medium.com/lyftself-driving/the-next-frontier-in-self-driving-using-machine-learning-to-solve-motion-planning-a259b814e9ad Peter Ondruska and , Sammy Omari (2020) "The Next Frontier in Self-Driving: Using Machine Learning to Solve Motion Planning"]</ref>.