Feb, 2023

机器人导航中最小障碍物位移规划的计算权衡

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 可动障碍物的最小位移运动规划

    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。

    Apr, 2022

  • 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

  • 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

  • 基于深度强化学习的避障轨迹规划与鲁棒低层控制方法在机器人操纵器中的应用

    在机器人学中，我们提出了一种集成无障碍深度强化学习轨迹规划器和新颖的自适应低级和关节级控制策略的方法，通过与环境的交互来激活学习阶段，解决了学习基于模型的复杂性和稳定性和安全性之间的挑战。

    Feb, 2024

  • 考虑模态切换点优化的空地机器人路径规划

    本文介绍了一种新型的行动平台 —— 空中 - 地面机器人，并提出了一种轻量级全局空间规划技术来实现优化路径，该技术基于图搜索算法，结合平面和空间搜索。同时，提出了一种陷阱逃逸方法来保障电池健康和任务执行的完整性。仿真结果表明，该技术能够有效生成可信度高的三维路径，并能有效地识别额外的可接受模式切换位置，从而实现了更快、更节能的路径规划。

    May, 2023

  • 基于梯度的 B 样条轨迹优化的视觉辅助无人机导航及动态避障

    该论文提出了一种基于梯度的 B 样条轨迹优化算法，利用机器人的视觉感知，可以在动态环境中快速、安全地生成避障轨迹。

    Sep, 2022

  • 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

  • 多机器人系统冲突感知的最优目标分配算法

    通过提出高效的冲突引导方法，避免了计算下一个最佳分配时的瓶颈，以及引入两种算法优化来提高效率和可扩展性，研究表明该算法在实际场景中取得了近一个数量级的加速效果。

    Feb, 2024

  • DDM：使用多样化路径和最优子问题解数据库启发式算法的快速近似多机器人路径规划

    提出了一种新颖的中央分离式算法，通过利用路径分化和最优子问题解决数据库来解决多机器人路径规划问题，从而实现高效的解决路径冲突，并在大规模、动态环境中取得高水平的解决方案优化。

    Apr, 2019

  • 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