不止搜索，更要理解：面向未知环境中球形张拉整体机器人的语义路径规划智能体
机器人学
2025-11-04 v1
摘要
球形张拉整体机器人具有固有的动力学特性，使其具备卓越的坚固性和适应性，是软硬混合设计的典型范例和优秀的移动平台。然而，在未知环境中为这些机器人进行路径规划是一项重大挑战，需要在高效探索和稳健规划之间取得微妙的平衡。传统的路径规划器将环境视为几何网格，常常遭受冗余搜索的困扰，并且由于缺乏语义理解，在复杂场景中容易失败。为了克服这些限制，我们将未知环境中的路径规划重新定义为一项语义推理任务。我们引入了一种由大型语言模型驱动的张拉整体机器人语义智能体。SATPlanner 利用高层环境理解来生成高效可靠的规划策略。SATPlanner 的核心是一种自适应观测窗口机制，其灵感来源于 LLM 的“快”与“慢”思维范式。该机制动态调整智能体的感知范围：在快速穿越开阔空间时缩小，在推理复杂障碍物配置时扩大。这使得智能体能够构建环境的语义信念，从而使搜索空间仅随路径长度线性增长，同时保持路径质量。我们在 1000 次模拟试验中广泛评估了 SATPlanner，它实现了 100% 的成功率，优于其他实时规划算法。关键的是，与 A* 算法相比，SATPlanner 将搜索空间减少了 37.2%，同时实现了可比的、接近最优的路径长度。最后，在一个物理球形张拉整体机器人原型上验证了 SATPlanner 的实际可行性。
引用
@article{arxiv.2511.01236,
title = {Don't Just Search, Understand: Semantic Path Planning Agent for Spherical Tensegrity Robots in Unknown Environments},
author = {Junwen Zhang and Changyue Liu and Pengqi Fu and Xiang Guo and Ye Shi and Xudong Liang and Zhijian Wang and Hanzhi Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.01236},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 5 figures