增强受限空间灵巧性：多指手内操作的实时运动规划

机器人学中的灵巧手内操作，尤其是使用多指机械手时，由于手指与被操作物体之间复杂的碰撞规避而面临重大挑战。必须为所有手指实时生成无碰撞路径，因为手和手指位置的快速变化需要瞬时重算以防止碰撞并确保运动不受干扰。本研究提出了一种高维空间中运动规划的实时方法。我们首先使用可实时检索的神经网络显式建模无碰撞空间。随后，我们将C空间表示与通过动力学系统和基于采样的规划方法实现的闭环控制相结合。这种集成提升了路径寻找的效率与可行性，实现了动态障碍物规避，从而推进了多指机械手执行手内操作任务的能力。