raspberrypi5的博客

本文提出了一种用于运动规划问题下界计算的框架，结合双级离散化方法与LB-A*图搜索算法，能够在存在动态障碍物的情况下有效计算最优解的成本下界。通过分析可达时间、构建子线段图模型并引入扩展约束，该框架在多种实验场景中均表现出比基线方法更紧的下界，提升了对RRT、SIPP等算法所得解的最优性评估精度。尽管随着离散化精度提升计算负担增加，但其在静态与动态障碍物环境下的适应性和可优化性为后续研究提供了广阔空间。

本文提出了一种用于二维动态障碍物环境中运动规划问题的下界估计框架，旨在为点机器人在存在任意形状和运动轨迹障碍物的情况下，寻找从起点到目标点的最短无碰撞路径提供最优解的紧密下界。该框架包含双层离散化方法和基于A*的LB-A*算法：双层离散化将连续空间转化为图结构，通过松弛避碰约束构建可计算的松弛问题；LB-A*算法则在该图上搜索最小成本路径，确保所得解的成本是原始问题最优解的下界。理论证明与数值实验表明，该方法在不依赖障碍物具体形状或运动假设的前提下，能显著优于传统基线方法，获得更紧的下界，具有良好的应用潜力

本文提出了一种名为GLiDE的通用四足机器人运动控制框架，结合强化学习与质心模型，仅依赖运动学知识实现多样化环境下的稳定行走、穿越踏脚石、平衡木行走和双足平衡等复杂任务。该方法通过雅可比转置将地面反作用力转化为关节扭矩，并采用笛卡尔空间PD控制器进行摆动脚轨迹跟踪，具备良好的泛化能力和Sim-to-Real迁移性能。相比传统Joint RL和Centroidal PD方法，GLiDE在稳定性、能量效率和多场景适应性方面表现更优。尽管存在对关节/扭矩限制建模不足的问题，未来可通过全模型训练、引入学习式脚放置和

本文介绍了一种名为GLiDE的新型四足机器人运动控制方法，该方法结合质心动力学模型与强化学习，实现了高效、可泛化的运动控制。相比传统依赖全物理模型的RL方法，GLiDE采用简化的质心模型，降低了计算成本，简化了奖励设计，并通过二次规划和Raibert式足部放置策略实现动作空间转换与地形适应。实验表明，该方法在平坦地形、踏脚石、平衡木和双足平衡等任务中均表现出高成功率、良好稳定性和运动效率，并成功迁移至真实机器人。GLiDE为足式机器人的实际应用提供了简单而强大的解决方案。

本文提出了一种用于帕累托前沿误差有界近似的Min-Regret Pareto Sampling（MRPS）算法，基于最优成本函数的凹性与连续性等理论性质，设计了能高效逼近帕累托前沿的递归采样方法。通过在Dubins轨迹规划和奖励学习两个领域的模拟实验，验证了MRPS在样本利用效率、适应性和学习效果方面显著优于传统的均匀采样方法。文章还总结了算法优势、实际应用建议及未来研究方向，为多目标优化问题提供了有效的近似求解思路。

本文介绍了机器人规划中的两种关键技术：GOMP-ST算法和误差有界的帕累托前沿近似方法。GOMP-ST通过学习真实数据中的运动约束，实现了吸力抓取物体的高效可靠运输，具备良好的泛化能力；而误差有界的帕累托前沿近似方法则提出了一种基于最小最大后悔的贪婪采样策略，有效解决了传统均匀权重采样效率低、覆盖不均的问题，显著提升了多目标优化的精度与性能。两种方法分别在单任务操作和复杂决策场景中展现出优越性，为未来机器人在动态环境中的智能规划提供了有力支持。

GOMP-ST（Grasp Optimized Motion Planning）是一种针对带有吸盘抓手的机器人在高速运动中保持抓取稳定性的运动规划算法。该算法通过自监督物理实验学习吸盘加速度约束，并将其集成到基于SQP的时间最优轨迹优化框架中，有效解决了传统方法在高速运动下吸盘失效的问题。博文详细介绍了GOMP-ST的理论基础、约束建模、数据收集与训练流程，并通过与J-GOMP和GOMP-FIT等基线方法的对比实验，验证了其在成功率和运动速度上的显著优势。消融研究进一步揭示了历史状态长度和失败阈值对性能的影

本文探讨了跨领域任务计划自动转移与吸力运输抓取优化运动规划（GOMP-ST）两项关键技术。前者通过抽象域和参数化公钥/私钥机制，实现技能在不同任务间的无泛化误差迁移；后者结合深度学习与优化方法，学习吸盘失效的加速度约束，并集成至运动规划器中，显著提升运输效率与可靠性。文章详细分析了算法原理、实现步骤及优势，并展望了多技能组合、自适应学习与技术融合的未来方向。

本文提出了一种自动化的跨域任务计划转移技术，通过引入中央抽象域和参数化抽象键实现技能的高效缓存与重用。该方法将技能以状态轨迹形式投影到抽象域中进行统一管理，并支持根据需求将其重建并转移到新任务域中，解决了传统技能缓存方法存在的扩展性差、冗余高和耦合性强的问题。文章详细阐述了技能抽象、缓存、适用性判断及转移的全过程，介绍了注意力和符号剥离等典型抽象键的应用场景，并总结了该技术在机器人、物流规划和游戏开发中的优势。最后探讨了未来在复杂任务支持、多模态融合与机器学习结合等方面的发展方向。

本文探讨了智能技术在羊群导航与跨领域任务规划中的创新应用。基于深度强化学习的羊群导航方法实现了牧羊犬的自动协调与灵活引导，具备良好的鲁棒性和可扩展性；而自动跨领域任务计划转移技术通过抽象技能缓存与键机制，提升了机器人任务规划的可重用性与效率。两种方法分别在牧羊场景和机器人操作中展现出广泛应用前景，并为未来多领域融合的智能系统发展提供了新思路。

本文提出了一种基于深度强化学习的协同牧羊者群体导航方法，通过将有效载荷保护框架应用于牧羊任务，实现了多个牧羊人协同引导羊群到达目标区域。该方法在不同羊群规模、牧羊人数量、环境噪声和羊群动态变化下均表现出良好的性能与鲁棒性。相比传统启发式方法，深度强化学习具备更强的适应性和灵活性，能自主学习针对不同动态模型的独特策略。文章还分析了其实际应用中的硬件需求与训练成本，并展望了多目标优化、技术融合及复杂环境适应等未来发展方向。

本文介绍了一种基于拓扑工具——莫尔斯图的方法，用于分析机器人系统的吸引域（RoA）。通过在摆锤、阿克曼和Acrobot等典型系统上的实验，展示了该方法在多种控制器（如LQR、学习控制器、混合控制器等）下的优越性能。相比传统方法如L-LQR、L-SoS和Lyapunov神经网络（L-NN），莫尔斯图在RoA覆盖率、计算效率和避免假阳性方面表现突出，尤其适用于数据驱动的黑盒控制器。文章还总结了其优势与局限性，并提出了未来改进方向，包括算法优化、结合机器学习技术以及拓展至高维系统应用。

本文提出了一种面向在线非线性控制的样本高效安全学习方法，结合基于乐观主义的学习框架实现安全约束下的高效优化与有界遗憾控制。同时，介绍了一种用于分析机器人控制器全局动力学的拓扑框架，通过状态空间分解、外近似构建、强连通分量分析和Morse图推导，准确、高效地估计吸引区域（RoA），无需系统解析模型或微分方程访问。该方法在准确性、计算效率和可解释性方面优于传统Lyapunov方法、数值方法及数据驱动方法，并在二阶摆等基准任务中验证了其优越性能。框架在安全部署、混合控制器合成和系统设计优化方面具有广泛应用价值，为

本文提出了一种针对在线非线性系统的样本高效安全学习方法，结合控制障碍函数（CBF）与基于乐观主义的探索策略，在保证高概率安全性的同时实现低累积遗憾。通过岭回归初始化模型并构建置信区域，采用汤普森采样与安全约束下的MPC规划，在移动机器人导航和倒立摆两个实验中验证了该方法在有限训练回合内快速收敛至接近最优策略的能力。实验结果表明，相比仅依赖开发行为的方法，引入探索机制显著提升了学习效率与适应性。该框架在自动驾驶、机器人操作和工业控制等安全关键领域具有广泛应用前景。

本文提出了一种基于乐观主义的安全学习控制框架，结合随机离散时间控制障碍函数（CBF）与高效探索策略，用于解决在线非线性控制中的安全性和样本效率问题。该方法在保证系统状态以高概率保持在安全集合内的同时，通过优化策略实现接近最优的任务性能，并具备理论可证明的遗憾边界，显著提升数据利用率。框架适用于机器人等安全关键系统，仿真实验验证了其在安全性、性能和样本效率方面的优势，具有广泛的应用前景。

相关弧定向问题（CAOP）是一种针对多机器人在资源受限条件下最大化环境特征信息收集的路径规划模型。该问题通过混合整数二次规划（MIQP）建模，并提出高效的贪心构造算法以实现快速求解，适用于气体泄漏估计、道路网络覆盖等多种实际场景。博文详细介绍了CAOP的数学公式化、核心算法设计、应用场景及与其他路径规划问题的对比，强调其在特征相关性利用、多机器人适应性和算法效率方面的创新优势，并展望了未来在动态环境与多目标优化方向的研究潜力。

相关弧定向问题（CAOP）是一种考虑线性特征及其空间相关性的复杂路径规划与资源分配模型，广泛应用于机器人任务规划、环境监测和道路网络覆盖等领域。CAOP推广了传统的定向问题（OP）和弧路由问题（ARP），能够同时处理点特征与边特征，并建模特征间的相关性。本文介绍了CAOP的形式化定义、与COP等经典问题的关系，并提出了两种求解方法：可获得最优解的混合整数二次规划（MIQP）和适用于大规模实例的贪心构造算法。通过甲烷泄漏检测和道路网络覆盖等应用案例，展示了CAOP在实际场景中的有效性与优势。未来研究方向包括高

本文探讨了人机交互中的主动不确定性降低方法与相关路径规划问题。针对人类行为不确定性，提出基于隐式双情景树的随机模型预测控制（ID-SMPC）规划器，并通过概率约束和软约束保障安全性。在多种仿真场景中验证了其在性能、安全与活性方面的优势，尤其在多智能体交叉口场景中表现优异。同时，研究了相关弧定向问题（CAOP），用于资源受限机器人在具有空间相关特征环境中的高效信息收集路径规划。结合MIQP建模与贪心算法，CAOP在道路覆盖等任务中显著优于传统方法。未来方向包括社会协调性建模、形式化安全保证及多智能体效率优化。

本文提出了一种基于隐式双随机模型预测控制（SMPC）的交互式规划方法，用于人机交互中的主动不确定性降低。通过将人类行为建模为参数化策略并结合递归贝叶斯推理，机器人能够在闭环规划中自动平衡探索与利用，实现对人类隐藏状态（如意图、注意力、合作程度等）的主动信息收集。该方法采用场景树近似信念状态动态，并引入双控制horizon以提升计算效率，在高速公路驾驶和人类合作场景中验证了其在降低不确定性的同时保持优越规划性能的能力。研究还讨论了安全性保障机制及未来在计算复杂度优化、原则性修剪和多模态不确定性处理方面的拓展方

本文探讨了无控制交叉口中的多智能体协调与人机交互中的主动不确定性降低问题。通过引入基于辫子拓扑的建模方法，智能体能够在协商阶段有效预测集体运动模式，实现隐式协调，显著降低碰撞频率。实验表明，基于拓扑的方法（C2、C3）在处理多智能体交互、不确定性和计算效率方面优于传统基于轨迹的方法。同时，提出基于隐式双控制的随机动态规划近似方法，用于解决人机交互中因人类意图不明确带来的挑战。尽管当前方法在计算效率和场景真实性方面存在局限，未来可通过数据驱动建模、多模态感知融合和算法优化进一步提升性能，推动其在复杂交通场景中

本文提出了一种基于拓扑辫子的无控制交叉口隐式多智能体协调方法，通过将多智能体交通行为抽象为拓扑辫子，构建概率推理模型以预测交互模式，并设计分布式决策算法实现安全性与效率的平衡。该方法在不依赖显式通信的前提下，显著降低碰撞风险（至少减少65%），同时保持通行效率，适用于非信号控制交叉口的智能车辆协调。实验验证了其在复杂交通场景中的有效性，为未来智能交通系统提供了新的理论框架和技术路径。

本文提出了一种基于图像观测的输出反馈运动规划方法，通过结合控制收缩度量（CCM）和观测收缩度量（OCM），在RRT-based规划器中引入跟踪管和估计管，确保系统在存在感知误差和状态估计不确定性的条件下仍能安全到达目标。所提出的CORRT算法通过优化管尺寸并在线验证约束条件，在4D汽车、6D四旋翼和14D机械臂等多个系统上实现了显著的误差抑制和安全保障，优于多种基线方法。实验结果表明该方法具有良好的安全性、鲁棒性和通用性，同时文中也分析了当前方法在数据迁移、噪声鲁棒性、保守性及参数依赖方面的不足，并提出了未

本文提出一种基于收缩理论的图像驱动安全输出反馈运动规划方法。通过学习感知模块、界定跟踪与估计误差、优化控制/观测器收缩度量（CCM/OCM），并结合误差界约束规划器，实现了从图像观测中鲁棒且安全的轨迹跟踪。方法解决了传统深度感知模型难训练与收缩度量合成复杂的问题，利用简化观测和逆感知映射降低复杂度，并通过微分不等式和验证数据对误差进行量化上界分析，确保系统在不确定环境下的安全性与收敛性。该框架适用于机器人导航与自动驾驶等对安全性要求高的场景。

本文提出了一种基于收缩理论的输出反馈运动规划（OFMP）算法，旨在解决自主机器人在高维传感器输入（如图像）和系统不确定性下的安全运动规划问题。通过结合收缩理论与学习-based感知误差边界估计，该方法能够有效处理感知、规划与控制模块间的误差传播，确保闭环系统的安全性与目标可达性。文章设计了联合控制器与状态估计器的框架，推导了反映感知误差的轨迹跟踪误差边界，并构建了基于采样的规划器，在4D汽车、6D四旋翼和17D操作任务的仿真中验证了其优越性。相比忽略状态估计误差的基线方法，本方法在复杂环境中展现出更强的安全

本文探讨了在机器人操作的切配置空间中寻找和扩展可认证无碰撞多面体区域的方法。通过结合半定规划与平方和（SOS）优化，提出了一种交替迭代算法，用于高效生成大范围的无碰撞区域，并在3-DOF、7-DOF和12-DOF机器人系统中验证了其有效性与可扩展性。文章详细分析了多面体体积增长策略、关键实现因素如参考框架选择、基函数优化与并行计算，并改进了Iris算法以实现更优的初始化。实验结果表明，该方法能显著提升无碰撞空间覆盖率与区域体积，适用于复杂高维场景，为安全高效的机器人运动规划提供了理论支持与实践工具。

本文提出了一种在机器人配置空间中寻找经过认证的无碰撞区域的方法。通过引入正向运动学的有理参数化与平方和（SOS）规划技术，结合Putinar Positivstellensatz定理，实现了对高维配置空间中多面体区域的确定性无碰撞认证。算法C-IRIS从初始无碰撞姿态出发，交替求解SOS程序与扩展区域，逐步生长出大的凸无碰撞区域。实验验证涵盖3-DOF、7-DOF及12-DOF机器人，证明了方法在不同自由度下的有效性与可扩展性。所获认证区域可用于优化与随机运动规划，提升路径搜索效率与安全性。该方法为复杂机器

本文探讨了两个关键技术：一是基于马尔可夫决策过程和类Dijkstra算法的自动驾驶车辆车道级路线规划方法，通过实验验证了其在不同道路场景下的策略生成能力；二是提出C-Iris方法，利用凸优化迭代生成机器人操作臂配置空间中的无碰撞区域，具有良好的可扩展性和实用性。两种方法分别在自动驾驶与机器人运动规划领域展现出高效性与可行性。

本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）和类似Dijkstra算法的自动驾驶车辆车道级路线规划方法。通过构建车道图，定义随机变道模型，并引入保持车道、常规变道与强制变道动作，结合成本与转移概率建模，实现了在多车道道路上的高效路径规划。文章给出了单调性条件，确保使用贪心式算法求解最优策略的正确性，并设计了相应的类似Dijkstra的迭代算法。实验结果表明该方法在不同道路场景下均能快速生成合理且低成本的行驶路线。最后总结了操作步骤，并展望了未来在实时性、安全性及系统集成方面的改进方向。

本文探讨了机器人运动规划中不可行性证明的指数收敛特性及其在车道级路线规划中的应用。通过理论分析与实验验证，证明了在无可行路径时，学习到的流形随采样数量呈指数收敛于不可行性证明，且高斯采样比均匀采样具有更快的收敛速度。同时，将车道级路由建模为马尔可夫决策过程（MDP），提出了一种高效算法以确定最优换道策略，支持自动驾驶车辆安全高效行驶。文章还指出了当前面临的挑战，如流形验证效率低、算法扩展性不足以及对复杂交通场景适应性有限，并提出了未来研究方向。

本文探讨了运动规划中不可行性证明的指数收敛性，提出了一种结合监督学习与几何验证的方法来构建和验证完全位于障碍物区域并分隔起始与目标配置的闭流形。通过定义内边界、外边界及海岸区域，并利用RBF核SVM进行流形学习，算法在采样趋于无穷时以指数速度收敛到有效的不可行性证明。文章还分析了配置空间的ε-阻塞和欧几里得结构等前提条件，并给出了完整的收敛性证明框架，为高维复杂环境下的运动规划不可行性判定提供了理论基础与实践路径。

本文综述了机器人任务复杂度比较框架与运动规划不可行性证明的研究进展。在任务复杂度方面，提出了基于任务约简和相对复杂度的理论框架，并通过强化学习算法（如SAC和Q-learning）进行验证；在运动规划不可行性证明方面，提出了一种结合机器学习与双向采样规划器的渐近完备算法，证明学习到的流形能以指数速度收敛至不可行性证明。文章还分析了当前方法的局限性，并展望了未来在理论扩展、算法优化及更一般约束条件下的研究方向。

本文提出了一种机器人任务复杂度比较的框架，通过定义任务约简与等价的基本性质，构建了任务间复杂度的可比性基础。文章引入相对复杂度的概念并给出其数学定义与性质，结合近似算法和实验验证了该框架在Cartpole平衡与Mujoco 2D Walker行走任务中的有效性。通过具体示例展示了导航与抓取任务中的约简方法，并探讨了该框架在任务规划、策略迁移和学习算法优化中的应用前景。最后展望了未来在复杂任务、实时计算及跨领域融合方向的研究潜力。

本文提出了一种用于比较机器人任务复杂度的新型框架，定义了任务间的归约关系和量化相对复杂度的度量方法。通过引入编码器与解码器，形式化了任务间策略转换的可行性，并建立了具有自反性、传递性和反对称性的非严格偏序关系。进一步提出了取值在[0,1]之间的相对复杂度度量ρ，作为归约概念的平滑扩展，可用于任意任务对的复杂度比较。为实际应用，设计了基于对抗训练的算法来估计该度量，并通过解析示例（如状态变换、对称任务）和强化学习实验（如倒立摆任务）验证了框架的有效性。该工作为机器人任务难度评估提供了理论基础和实用工具。

本文探讨了最小充分信息转换系统（ITS）的核心概念，包括信息映射与商系统的性质、信息空间的格结构以及任务的主动与被动分类。文章分析了在过滤与规划任务中如何寻找充分且最小的信息细化，并通过具体示例展示了其在机器人感知与控制中的应用。同时，讨论了无模型与基于模型情境下的ITS学习方法，提出了从数据中构建最小充分ITS的流程与挑战。最后，总结了该理论框架的实际意义及在智能系统中的广泛应用前景。

本文探讨了机器人与环境交互中的最小充分信息转换系统（ITS），提出通过充分状态重标记和信息映射将高维历史信息空间转化为简洁的派生ITS，以提升信息处理效率。文章建立了机器人-环境系统的数学模型，定义了充分性条件，并分析了在被动（过滤）与主动（规划/控制）任务中的应用价值。最小充分ITS不仅降低计算成本、增强可解释性，还为未来在复杂环境、多机器人系统及AI融合方向的研究提供了理论基础。

本文探讨了信息理论意图消歧算法与最小充分信息转换系统在机器人协作中的应用。通过模拟导航实验，验证了意图消歧算法在减少人类操作负担、提升任务效率方面的有效性；同时，从理论层面分析了最小充分信息转换系统对机器人解决任务所需最小条件的建模意义。两种理论结合为人机高效协作提供了新思路，未来可结合更精准的行为模型与个性化需求进一步优化系统性能。

本文提出了一种基于上下文引导的信息论意图消歧算法，用于提升人机协作中对人类意图的推断准确性。通过数学建模、递归贝叶斯目标推断与消歧度量，结合轮流交互协议，系统能在有限控制接口条件下有效减少噪声影响，主动引导机器人至信息最大化状态以获取用户意图。该方法在吸吹接口远程操作场景中验证了有效性，并展示了在医疗康复、智能家居和工业自动化等领域的应用潜力。尽管面临数据获取、环境复杂性和用户个性化等挑战，未来可通过融合多模态信息与深度学习技术进一步拓展其智能性与适用范围。

本文探讨了多机器人系统中信号时序逻辑（STL）规范的部分满足问题与信息论驱动的意图消歧策略。在STL部分满足方面，分析了HO、LDF和WLN三种编码方法在不同场景下的性能表现，并通过案例研究展示了其在连续空间规划与基于能力的任务逻辑（CaTL）中的应用。针对信息论意图消歧，提出了一种接口感知的度量方法与基于回合制的人机交互协议，有效提升了意图推断准确性并降低了用户操作负担。结合实验评估与实际应用考虑，本文为提升多机器人系统灵活性与人机协作效率提供了理论支持与实践路径。

本文提出了一种在多机器人系统中实现信号时序逻辑（STL）规范部分满足的方法，旨在处理复杂、冲突或不可行的任务规范。通过引入部分满足概念，结合抽象语法树与深度优先策略，定义了部分顺序和部分满足鲁棒性，并构建了基于混合整数线性规划（MILP）的三种编码方法：分层优化（HO）、最低深度优先（LDF）和加权最大数量（WLN）。进一步提出利用线性规划（LP）近似求解最大鲁棒性轨迹。文章通过理论分析证明了方法的可行性与最优性，并在连续状态规划与有限图路由两个案例中验证了该方法的通用性与有效性。最后总结了当前贡献并展望了

本文研究了组合滤波器中的非确定性及其在输出承诺约束下的性质，探讨了不同字母表条件下滤波器最小化问题的计算复杂度，揭示了字符串单输出与一般追踪非确定性滤波器在输出兼容性检查上的差异。同时，针对多机器人系统中信号时序逻辑（STL）规范可能无法完全满足的问题，提出了一种部分满足（PS）框架，并将任务规划建模为双层优化问题，采用混合整数线性规划（MILP）和线性规划（LP）方法求解。通过连续空间运动规划与有限图上异构团队路由两个案例验证了方法的有效性。最后展望了未来在滤波器优化与多机器人自主决策方面的研究方向。