LOCOMOTION
FARO：可行性感知的机器人运动优化
Michal Ciebielski, Shafeef Omar, Aaron Johnson, Majid Khadiv
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种嵌套的运动-动力学框架，用于快速可行性检查和动态一致轨迹生成，结合可行性引导的树搜索和基于大语言模型的接触计划采样策略。实验表明，该框架能显著改善搜索过程，生成的轨迹可通过强化学习控制器跟踪，适用于真实世界的人形移动操作场景。
关键词
humanoid loco-manipulationfeasibility checkingtrajectory generationLLMreinforcement learning
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