Fastron：一种用于代理碰撞检测的在线学习模型与主动学习策略
机器人学
2017-09-08 v1
摘要
我们介绍了 Fastron，一种用作基于运动学的碰撞检测之代理的构型空间（C-space）模型。Fastron 通过结合一种新颖的核感知机学习算法表述与主动学习策略，允许迭代更新以适应变化的环境。我们在 7 自由度机械臂上的仿真表明，代理碰撞检测的执行速度至少比高效的多面体碰撞检测器快 2 倍，且至少比高效的高精度碰撞检测器快 8 倍。Fastron 模型通过对 C-space 障碍物进行填充来提供保守的碰撞状态预测，并且代理碰撞检测时间不会随工作空间障碍物数量的增加而严重恶化。所有结果均在无 GPU 加速或并行计算的情况下取得。
引用
@article{arxiv.1709.02316,
title = {Fastron: An Online Learning-Based Model and Active Learning Strategy for Proxy Collision Detection},
author = {Nikhil Das and Naman Gupta and Michael Yip},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.02316},
year = {2017}
}