面向机器人操作臂的通用神经运动规划器：挑战与机遇
机器人学
2026-03-26 v1 人工智能
摘要
最先进的通用操作策略已使机器人操作臂能够在非结构化的人类环境中部署。然而，这些框架在密集环境中仍感到困难，主要是因为它们利用辅助模块来处理低层运动规划和控制。由于机器人配置空间的高维性和工作空间障碍物的存在，运动规划仍然具有挑战性。神经运动规划器通过提供快速推理并有效处理运动规划问题固有多模性，提高了运动规划效率。尽管具有这些好处，但当前的神经网络运动规划器往往难以泛化到未见的、超出分布的规划设置中。本文综述并分析了最先进的神经运动规划器，既指出了其优势，也指出了其局限性。本文还概述了一条通往能够处理特定领域挑战的通用神经运动规划器的道路。有关所综述论文的列表，请参阅 https://davoodsz.github.io/planning-manip-survey.github.io/。
引用
@article{arxiv.2603.24318,
title = {Toward Generalist Neural Motion Planners for Robotic Manipulators: Challenges and Opportunities},
author = {Davood Soleymanzadeh and Ivan Lopez-Sanchez and Hao Su and Yunzhu Li and Xiao Liang and Minghui Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.24318},
year = {2026}
}