collision checking | BriefGPT

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基于控制屏障函数的神经控制器的高效运动规划
为了解决运动规划中昂贵的碰撞检测和高采样复杂性的问题，我们提出了一种基于控制屏障函数（CBF）的新型可推广的控制器，通过使用 CBF 引导的神经控制器（CBF-INC）生成控制信号，将系统引导到来自 RRT 采样配置的路径，从而结合了 CB
PDF3 months ago
机器人的高维姿态空间可视化：定量和定性分析的综合方法
本文介绍了一种表示机器人的高维配置空间的新方法，通过利用机器人的运动链和人类基于色调的颜色感知能力，构建了一种 2D 投影的可视化。通过该方法，可以定性地了解机器人的关节边界和碰撞状态组合，同时从定量的角度显示了所提出的表示方法不仅捕捉了精
PDF7 months ago
使用图神经网络减少基于采样的运动规划的碰撞检查
通过训练图神经网络（GNN），我们提出了新的基于学习的方法来减少碰撞检查的计算量，加速采样空间中的路径规划，并通过随机几何图形（RGGs）和路径探索组件预测无碰撞的边来优化路径探索。
PDF2 years ago
体积抓取网络：杂乱环境中实时六自由度抓取检测
本研究介紹了一種使用體積把握網絡（VGN）的方法，該網絡通過使用由手腕安裝式深度相機收集的 3D 場景信息，從過去未見過的物體中預測並設計出能夠穩健地擷取物體的抓取方法。
PDF4 years ago
基于目标驱动的 6 自由度抓取技术在混杂环境下的物体操作
本研究提出了一种基于部分点云观察的，用于在杂乱场景中规划指定物体 6 自由度抓取的方法，其性能比基线方法高出 17.6%，能够成功清理包含 23 个未知物体和 51 次抓取操作的 9 个杂乱桌面场景，并利用我们学习到的碰撞检查模块来推理有效
PDF5 years ago