入选Science机器人子刊：机器人如何更聪明地躲避障碍？凸集图给出轨迹规划最优解

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导读： 当环境中有很多障碍物时，传统的轨迹优化方法（如基于采用规划器的方法）往往表现不佳。本文提出了一种新的基于凸优化的运动规划方法，该方法结合了贝塞尔曲线与凸集图（GCS）的最短路径优化框架。通过这种方法，研究人员将轨迹规划问题转化为一个混合整数优化问题，能够在快速解决高维空间中的问题。 ©️【深蓝AI】编译 机器人运动规划，尤其是在复杂的环境中设计无碰撞的轨迹，一直是机器人学领域的一个核心挑战。运动规划不仅涉及在高维度的空间中设计路径，还必须同时考虑机器人本身的运动学和动力学约束。现有的轨迹优化方法可以对简单的问题进行有效求解，然而，当机器人所在的空间充满障碍物时，轨迹优化问题通常会由凸优化转换为非凸优化问题，因此求解会变得非常复杂，导致很多传统方法失效。 为了应对 ………………………………