实体
Whole arm manipulation planning based on feedback velocity fields and sampling-based techniques
Whole arm manipulation planning based on feedback velocity fields and sampling-based techniques
PulseAugur coverage of Whole arm manipulation planning based on feedback velocity fields and sampling-based techniques — every cluster mentioning Whole arm manipulation planning based on feedback velocity fields and sampling-based techniques across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的 eikonal 笼罩法增强机器人操作规划
研究人员开发了一种名为“面向全臂操作规划的物理信息 eikonal 笼罩法”的新方法。该方法解决了涉及与物体长时间接触的复杂机器人运动规划的挑战，而这些接触很难准确建模。通过将笼罩重新表述为最小时间逃逸问题，该方法创建了一个连续的逃逸时间场，可以使用物理信息神经网络进行近似。这使得更平滑、可微分的表示能够增强操作规划，提高对干扰和接触模型不匹配的鲁棒性。
-
新的机器人操作规划方法使用物理信息神经网络
研究人员开发了一种名为物理信息 eikonal 围堵法（Physics-Informed Eikonal Caging）的新方法，用于机器人全臂操作规划。该方法将“围堵”对象的概念重新表述为最小时间逃逸问题，创建了一个连续的逃逸时间场。然后，使用物理信息神经网络来近似该场，从而提供一个平滑且可微分的表示，可以集成到规划算法中。该方法通过仿真和真实世界实验证明，能够提高操作对接触模型不准确性和干扰的鲁棒性。