迈向控制与感知的连接：基于控制兼容障碍物的高性能全身碰撞避免

自主系统最重要的方面之一是安全性。这包括在执行复杂任务或协作场景中确保人机以及机器人与环境的安全交互。尽管已引入若干方法来解决此问题，但大多数不适用于实时应用，且需要精心手工设计的障碍物描述。在这项工作中，我们提出一种方法，将机器人操纵器的高频实时自身与环境碰撞避免，与在数字孪生系统中累积的低频、多模态、高分辨率环境感知相结合。我们的方法基于几何基元，即所谓的基元骨架。这些骨架是机器人本体与环境的压缩信息且实时兼容的数字表示，由数字孪生提供的真实世界的超逼真虚拟副本自动生成。我们的方法通过向毫秒级实时控制阶段提供当前且准确的环境描述，使其能够对变化作出反应，从而成为闭合环境感知与机器人控制之间回路的关键使能技术。我们在一个 9 自由度机器人系统上通过五个实验评估了我们的全身碰撞避免，证明了我们框架的功能性与效率。