基于连续隐式SDF的任意形状机器人轨迹优化

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。

清华大学类脑计算中心使用度量动捕抗日光镜头过滤强光干扰，准确识别平衡步兵（轮足机器人）表面的反光标记点，实时获取高精度运动轨迹。

追踪定位应用 | 山东科技大学机械电子工程学院，利用光学动作捕捉系统的亚毫米级精度定位，实时捕捉多个液压平台联动时的位姿数据，以及相互间的位置关系，用于液压平台的控制分析研究。

集群协同应用 | 江苏科技大学群体机器人实验室，采用Crazyflie无人机，演示无人机编队飞出“8”字形态效果，同时使用光学动作捕捉系统，室内精准定位，捕捉无人机集群编队的运动轨迹。

集群协同应用 | 西北工业大学航海学院彭星光老师团队使用动作捕捉系统实时获取机器人的绝对坐标和方向，通过数据传输和解码，使机器人具有局部感知能力，从而通过算法观察和验证机器人集群系统中集体裂变行为。

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