Apr, 2022

可动障碍物的最小位移运动规划

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TL;DR该论文提出了一种最小位移运动规划问题，其中通过将障碍物最小移动量来找到可行路径，并使用机器人 - 障碍物交叉的度量来惩罚机器人 - 障碍物重叠。使用实际机器人动力学，规划器首先找到一条通过障碍物的路径，以最小化机器人 - 障碍物交叉。然后使用度量来迭代地移动障碍物，以实现可行路径。提供了几个例子成功地演示了所提出的问题。
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发现论文，激发创造
  • 机器人导航中最小障碍物位移规划的计算权衡

    本文探讨了从移动机器人运动规划的角度来看最小障碍物位移（MOD）规划问题，该问题通过位移可移动障碍物找到通向目标的最佳路径，但该问题在可移动障碍物的数量上成指数增长，因此我们探讨了计算量较小并与最优解相差不多的近似解决方案。

    Feb, 2023

  • 对两个圆盘最短协同运动的表征

    研究在没有障碍物的平面上，对两个盘形机器人进行最优协调运动的问题，以两个圆盘中心的总路径长度为距离的度量，为机器人的所有初始和最终配置提供最短碰撞避免运动的精确特征化。

    Jul, 2016

  • 基于安全学习的自动驾驶最优运动规划

    本文提出了使用机器学习的启发式搜索方法来实现城市道路自动驾驶的优化路径规划，以解决动态障碍物对路线规划的影响问题。

    May, 2018

  • 具有非线性动力学和有界干扰的可扩展和安全的多智能体运动规划

    我们提出了一种可扩展和有效的多智能体安全运动规划器，通过寻找每个智能体的分段线性路径，解决了丰富的障碍物、高维度、非线性、非完整动力学、执行限制和干扰等挑战，并通过解决混合整数线性规划问题，协调智能体的碰撞避免路径。

    Dec, 2020

  • 基于搜索算法的自动驾驶优化运动规划

    本文提出了一种快速、稳健的运动规划框架，通过几种特征实现了在城市条件下实现自动驾驶，其中包括了路径规划和基于 A * 算法的最优轨迹计算，并考虑了各种不同的约束条件和时间跨度进行了验证。

    Mar, 2018

  • 神经势场的避障局部运动规划

    使用神经潜力场的模型预测控制方法在移动机器人平台上提供局部运动规划，通过神经网络模型基于机器人姿态、障碍地图和机器人足迹返回可微的避碰成本。实验证明该方法与现有的局部规划方法相当，提供的轨迹平滑性较好，并与障碍物保持安全距离，而且在 Husky UGV 移动机器人上能够实现实时和安全的局部规划。

    Oct, 2023

  • 可移动物体操作规划：确定哪些物体去哪里、以何种顺序和方式

    本文介绍了一种基于多智能体路径规划和非抓取式推动规划的机器人操纵方法，该方法可以在混乱和受限的三维工作空间中移动物体，并利用刚体物理模拟器检查路径是否满足物理约束，通过改进后的算法在实际机器人操作和模拟操作中优于其他现有算法。

    Mar, 2023

  • 通过交替进行多智能体路径规划和基于物理模拟的操作，实现可移动物体的复杂非抓取操作规划

    该研究针对机器人在重复环境中的可操作性，提出一种基于物理模拟器的动态规划算法，结合多智能体路径规划的思想，用于实现机械臂动作计划与可移动物体状态变化之间的交互式自主调整。

    Mar, 2023

  • 集成任务和动作规划

    本文介绍了一类机器人任务运动规划问题，并概述了解决它们的算法，着重介绍了解决连续空间子问题的策略和整合搜索过程中离散与连续部分的技术。

    Oct, 2020

  • T*$\varepsilon$ -- 平面曲率约束系统最短时间有效运动规划的有界次优算法

    该研究考虑在存在障碍物的情况下，寻找曲率受限的系统的无碰撞路径，同时将执行时间最小化。通过找到有界次优的解，而不是时间最优解，可以显著降低使用的时间最优转换的数量，并仍然保证解的质量。

    Apr, 2022