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基于连续隐式SDF的任意形状机器人轨迹优化

基于连续隐式SDF的任意形状机器人轨迹优化

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浙江大学
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轨迹优化、扫掠体、有向距离场、全姿态规划、SDF

浙江大学FAST-Lab高飞老师团队提出一种机器人高效轨迹优化的新方法,并使用NOKOV度量动作捕捉系统验证了算法的高效性和准确性,论文在IROS 2023大会上发表。第一作者:张庭瑞  

该研究利用连续隐式有符号距离场(SDF),对复杂形状机器人的几何形状及扫掠体进行精确建模,获得更大的轨迹规划求解空间。同时,规避了复杂的环境表示,具有很高的计算效率。连续隐式SDF的使用也让该方法实现了连续避障。

    



仿生机器人的运动规划

利用NOKOV光学定位跟踪系统,获取精度达1mm的人体下肢运动数据,并建立了准确的关节模型,实现仿生机器人运动规划。

软体机械臂运动

NOKOV度量动作捕捉系统实时提供软体机械臂各节点高精度位姿数据,助力运动学和动力学建模,最终实现软体机械臂的控制。

中科院自动化所多智能体协同控制平台编队与自主避障

中科院自动化所无人集群系统分为三个子系统,定位子系统、通信子系统与控制子系统,可实现单体无人车和无人机控制、地空协同、集群对战以及无人车、无人机编队表演等功能

通过仿生指尖接触事件实现三指机械手的连续自适应步态控制

研究人员在《Biomimetic Intelligence and Robotics》发表了题为《Continuous adaptive gaits manipulation for three-fingered robotic hands via bioinspired fingertip contact events》的文章,探讨了通过仿生方法提升三指机械手灵活性与自适应性的技术。
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