arXiv cs.RO 机器人学· Alessio Canzolino, Omar Faris, Alessandro De Blasi, Fulvio Forni·· 1 天前AI 评分46
基于 Virtual Model Control 的冗余机械臂未知环境反应式探索
Reactive Exploration of Unknown Environments for Redundant Robots using Virtual Model Control
AI 导读
针对受限、遮挡环境下的机械臂探索问题，arXiv 论文提出一种基于 Virtual Model Control 的主动探索方法，通过眼在手上相机与评分方法直接从未探索空间选取目标体素，实现全身反应式避障而无需路径重规划。仿真与真机实验显示，该方法在所有测试环境中均实现超过 90% 的建图覆盖率，耗时低于 120 秒且未与障碍物碰撞。
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