具有环境约束的运动生成
Motion Generation With Environmental Constraints
- Robotics and Biology Laboratory, Technische Universität Berlin（机器人与生物学实验室，柏林工业大学）
- Science of Intelligence, Research Cluster of Excellence（智能科学卓越研究集群）
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AI总结：
研究针对机器人在高维及不确定环境中运动规划的挑战，提出环境约束利用（ECE）方法，将其集成到运动规划算法，通过与环境接触降维简化规划，用基于RRT的规划器评估优势，展示其在实际应用中的效益，增强复杂环境适应性和性能。
AI中文摘要：
机器人运动规划在高维空间和不确定环境中面临挑战，常受无碰撞运动需求的限制。我们倡导一种替代方法——环境约束利用（ECE），通过与环境的有意接触，降低维度和计算复杂度，简化规划。将ECE集成到运动规划算法中，使探索偏向任务相关区域，并利用接触减少不确定性，提高执行时的鲁棒性。我们用基于RRT的规划器评估了ECE的优势，并在实际应用中展示了其实际效益。这项工作巩固并扩展了先前的研究，展示了ECE如何简化运动规划，同时增强在复杂环境中的适应性和性能。
英文摘要：
Robot motion planning faces challenges in high-dimensional spaces and uncertain environments, often constrained by the need for collision-free motions. We advocate an alternative approach, Environmental Constraint Exploitation (ECE), where deliberate contact with the environment simplifies planning by reducing dimensionality and computational complexity. By integrating ECE into motion planning algorithms, we bias exploration to task-relevant regions and leverage contact for uncertainty reduction to improve robustness during execution. We evaluate ECE benefits with RRT-based planners and demonstrate their practical benefits in a real-world application. This work consolidates and extends prior research, showcasing how ECE simplifies motion planning while enhancing adaptability and performance in complex environments.
