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浙大最新Science Robotics成果：具备时间和数值双重稳定性的轨迹规划

Hierarchically depicting vehicle trajectory with stability in complex environments Zhichao Han, Fei Gao, et al. Science Robotics, June 18, 2025. https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads4551 【完整工作和实验介绍】 复杂环境下，非完整运动机器人的自主导航面临路径规划效率低下和收敛数值不稳定等多重挑战。针对这些问题，本研究提出了一种融合深度神经网络与时空最优轨迹优化的分层运动规划框架。该框架利用神经网络实现对复杂环境中路径的快速生成，保证时间上的稳定性；同时基于伪弧映射和双层多项式表征，设计了无奇异点的平坦轨迹优化，其可将粗略路径转化为满足动力学约束的平滑时空轨迹，确保在涉及模态切换的复杂任务下的收敛鲁棒性。系统在大规模复杂迷宫及不确定动态环境下进行了广泛的仿真与实物验证，结果表明该方法在规划效率、轨迹质量及环境适应性方面均优于传统方法，推动了机器人智能运动的稳定性与鲁棒性向更高层次发展。

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揭露卡拉彼丘二创作者@折竹千秋 AI描改全过程【Exposed】

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