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Neuralmp

由 mihdalal 开发
基于机器学习的机器人操作任务运动规划系统,结合神经网络与优化技术生成无碰撞运动轨迹
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发布时间 : 9/8/2024

模型简介

神经运动规划器是一款用于机器人操作任务的运动规划系统,通过在大规模模拟数据上训练的神经网络结合轻量级优化技术,生成高效、无碰撞的运动轨迹。适用于多样化环境和障碍物配置的仿真和现实世界机器人应用。

模型特点

机器学习驱动
利用在大规模模拟数据上训练的神经网络进行运动规划
实时优化
结合轻量级优化技术生成高效、无碰撞的运动轨迹
环境适应性强
能够适应多样化环境和障碍物配置
仿真与现实兼容
适用于仿真和现实世界的机器人应用场景

模型能力

机器人运动轨迹规划
无碰撞路径生成
3D点云处理
关节动作预测

使用案例

工业机器人
装配线操作
在复杂环境中规划机械臂的运动路径
提高装配效率并避免碰撞
服务机器人
物品抓取
规划机器人手臂抓取物品的最优路径
提高抓取成功率和效率
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