作者提出动态环境可见性感知移动抓取系统
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作者提出动态环境可见性感知移动抓取系统
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AI 综述
Tianrun Hu 等作者提出一个统一系统,在未知且动态的环境中同时约束全身轨迹的碰撞风险与抓取时的目标可见性,系统由速度感知注视策略、分层子目标策略和滚动时域全身规划器三部分组成。 在 400 个随机仿真场景和 Fetch 移动操作机器人的实机试验中,该系统在未知静态环境的成功率为 70.4%,动态环境为 57.9%,分别比解耦的导航与操作策略高 16.3 和 9.3 个百分点,并显著减少碰撞。上述结果对应使用有限视野相机的设定。
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最新进展10月27日 12:00
面向动态环境的可见性感知移动抓取系统报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.RO面向动态环境的可见性感知移动抓取系统
作者提出一个统一系统,在未知且动态的环境中同时约束全身轨迹的碰撞风险与抓取时的目标可见性,包含速度感知注视策略、分层子目标策略和滚动时域全身规划器三部分。在 400 个随机仿真场景和 Fetch 移动操作机器人的实机试验中,未知静态环境成功率为 70.4%,动态环境为 57.9%,分别比解耦的导航与操作策略高 16.3 和 9.3 个百分点,并显著减少碰撞。
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