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基于连续隐式SDF的任意形状机器人轨迹优化
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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。

    



2600m²动捕场地 216台镜头服务低空研究

近日,“四川旋杰智能无人系统测试验证训练基地” 宣布正式投产。该基地设有2600平方米动捕场地,配备NOKOV度量光学动作捕捉系统,共部署300台动捕镜头。

中大吕熙敏老师解读T-RO/RA-L/IROS系列成果,实现空中操作能做、做稳、做快!

ICRA 2026上,度量用户、中山大学智能工程学院吕熙敏副教授围绕“空中操作”方向,向我们分享了发表于T-RO、RA-L和IROS 2025的三项成果,实现空中操作“能做”、“做稳”和“做快”。

抗遮挡握手动作捕捉|高交互场景下的稳定追踪

本案例展示NOKOV度量动作捕捉系统在双人握手场景中的抗遮挡性能。基于反算标记点、虚拟标记点及智能三维重建算法,即使在高交互、高遮挡及超近Marker间距条件下,依然能够实现稳定、连续的手部动作捕捉。

IEEE RAL 2025最佳论文!集群依靠局部感知形成目标形状

近日,西北工业大学航海学院彭星光教授团队的研究成果荣获 2025 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)Best Paper Award。论文第一作者为航海学院博士研究生向雅伦。该论文从 2025 年 RA-L 收录的 1700 余篇论文中脱颖而出,成为全球仅有的五篇最佳论文奖获奖论文之一,代表了国际机器人与自动化领域的前沿研究水平。
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