MSC多阶段脚轮感知控制框架投稿arXiv

Jinho Park等研究者提出MSC多阶段脚轮感知控制框架并投稿arXiv（标注IROS 2026论文），用于解决AMR/SDV万向脚轮在低速或高曲率机动时失准引发的接触非线性问题。 MSC为规划与执行一体化的分层框架，含两个核心机制：不确定度感知的CU-MPC依据预测不确定度动态调度脚轮感知代价与输入正则化；基于强化学习的执行层在部分可观测条件下估计并预测脚轮状态，将上层速度指令转换为适配当前接触条件的轮速。 论文称在Isaac Sim与真实机器人上的验证显示，MSC相比既有解耦补偿方法在脚轮状态估计精度、失准抑制和跟踪鲁棒性上有明显优势。

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。