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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%

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。