机器人操作机臂的最佳轨迹规划用于有效观察与探索

对物体的视觉观察是许多机器人应用的关键任务，包括物体重建与操作、导航以及场景理解。虽然机器学习算法在诸多领域已成为前沿技术，但其需要大量数据集，而数据集的收集成本高昂且耗时。因此，针对动态环境中的机器人操作机臂，开发自动化的观察与探索策略至关重要，以提高数据收集效率。我们采用体素地图进行环境建模，并通过围绕感兴趣点周围的视角进行光线投射来估算信息增益。全局均质轨迹规划器提供可选的参考轨迹给局部规划器，从而提高探索效率并帮助避免局部最优解。为提升计算效率，环境中信息增益估算的光线投射在图形处理器上并行执行。基准测试结果确认了并行化的效率，而实际实验则证明了该策略的有效性。