移动连续体机器人避障优化框架

2026年11月4日，Duo Tang在arXiv上发表了基于黎曼优化的移动连续体机器人在复杂环境中的全身避障研究。该研究提出了一种统一的规划与控制框架，结合A*搜索与最小急动规划生成平滑参考轨迹，并使用几何一致的逆运动学求解器和黎曼优化来协调移动基座运动与连续体变形，同时避开障碍物。该框架已在模拟管道穿越任务和真实世界密集障碍导航实验中展现出改进的运动一致性、可行性和适应性。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。