59、跨领域任务计划自动转移与吸力运输抓取优化运动规划

跨领域任务计划自动转移与吸力运输抓取优化运动规划

在机器人技术和自动化领域，跨领域任务计划的转移以及吸力运输中的运动规划是两个重要的研究方向。前者旨在实现技能在不同任务和领域间的高效迁移，后者则聚焦于解决吸力抓取在高速运动中的失效问题。下面将详细介绍这两方面的相关技术和算法。

跨领域任务计划自动转移

在跨领域任务计划转移中，关键在于判断抽象技能的适用性和可行性，并通过抽象域实现技能的有效转移。
- 适用性测试 ：若公钥的 $P_{\xi}^S$ 定义可用，可通过检查 $P_{\xi_0}^{S_{start}} \cap P_{\xi_n}^{S_{goal}}$ 是否为空来快速进行适用性测试。若不可用，则需主动搜索满足条件的参数 $p \in P_{S_{start}} \cap P_{S_{goal}}$ 进行测试。具体步骤总结在以下算法中：

# 算法2：获取用于重建的私钥（适用性测试）
def getPrivateKey(abstract_skill_trace, start_state, goal_state, public_key):
    # 输入：抽象技能的状态轨迹 (ξ0, ..., ξn)，起始状态 Sstart，任务目标状态 Sgoal，公钥 PubKey
    if len(P_xi_0_S_start) == 1:
        p = P_xi_0_S_start
        if projectp(goal_state) == abstract_skill_trace[-1] or reconstp(abstract_skill_tr